Ishay Almuly について
Excel MCP Server は、Excel および CSV ファイルを扱う MCP サーバーです。読み書き、分析、財務モデリングにまたがる 37 のツールを提供します。npm でインストールでき、Claude Code、Claude Desktop、Cursor などのクライアントから利用できます。一部のツールでは任意で AI プロバイダーを設定できます。
主な機能
- 01読み取り、書き込み、分析にわたる 37 のツール
- 02.csv、.xlsx、.xls ファイルに対応
- 03大容量ファイルのチャンク単位での読み込み
- 04DCF、予算差異、財務比率の分析
- 05CSV 数式インジェクション対策(デフォルトで有効)
- 06ワークスペースディレクトリによるファイルアクセス制限
活用シーン
- 01売上や業績の表計算データの集計とフィルタリング
- 02データセットの重複削除と書式の修正
- 03複数ファイルをまたぐルックアップと整合性チェック
MCP 対応
本プロジェクトは、表計算ファイルの読み書き・分析・財務関連のツールを MCP クライアントに公開する MCP サーバーです。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
Excel MCP サーバー
Claude が Excel および CSV ファイルを完全に読み取り、書き込み、分析できる MCP サーバーです。基本的なセルの読み取りから財務モデリングまで、37 個のツールを備えています。
インストール
オプション 1:npm(推奨)
npm install -g excel-csv-mcp-server
次に、MCP クライアントに追加します。
Claude Code:
claude mcp remove excel-csv # if previously added
claude mcp add excel-csv --transport stdio excel-csv-mcp-server
Claude Desktop / Cursor — MCP 設定(claude_desktop_config.json または Cursor の mcp.json)に追加します。
{
"mcpServers": {
"excel-csv": {
"command": "excel-csv-mcp-server"
}
}
}
オプション 2:npx(インストール不要)
グローバルインストールは不要です。そのまま実行できます。
Claude Code:
claude mcp add excel-csv stdio npx -- excel-csv-mcp-server
Claude Desktop / Cursor:
{
"mcpServers": {
"excel-csv": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "excel-csv-mcp-server"]
}
}
}
オプション 3:ソースから
git clone https://github.com/ishayoyo/excel-mcp.git
cd excel-mcp
npm install
npm run build
Claude Code:
claude mcp add excel-csv stdio node /path/to/excel-mcp/dist/index.js
Claude Desktop / Cursor:
{
"mcpServers": {
"excel-csv": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/excel-mcp/dist/index.js"]
}
}
}
できること
| カテゴリ | ツール | 例 |
|---|---|---|
| 読み取りと移動 | read_file, get_cell, get_range, get_headers, search, filter_rows, aggregate | ファイルの読み取り、値の検索、行のフィルタリング、列の合計 |
| 大容量ファイル | read_file_chunked, get_file_info | 100 MB 以上のファイルをチャンク単位でストリーミング |
| 書き込みと書式設定 | write_file, add_sheet, write_multi_sheet, export_analysis, format_cells, auto_fit_columns | Excel/CSV の作成、数式を含む複数シートの作成、セルのスタイル設定 |
| 分析 | statistical_analysis, correlation_analysis, data_profile, pivot_table | 統計、相関、プロファイリング、ピボットテーブル |
| 財務 | dcf_analysis, budget_variance_analysis, ratio_analysis, scenario_modeling, trend_analysis | DCF 評価、予算と実績の比較、財務比率、What-if シナリオ |
| データクレンジング | find_duplicates, data_cleaner, vlookup_helper | 重複の削除、日付/電話番号/名前の修正、ファイル間の検索 |
| 一括操作 | bulk_aggregate_multi_files, bulk_filter_multi_files | 複数のファイルにまたがる集計/フィルタリング |
| 検証 | validate_data_consistency | ファイル間の参照整合性チェック |
| AI 搭載 | evaluate_formula, parse_natural_language, explain_formula, smart_data_analysis, ai_provider_status | 数式の評価、自然言語から数式への変換、AI 分析 |
AI プロバイダー(任意)
AI 搭載ツール(parse_natural_language、explain_formula、smart_data_analysis)を使うには、.env ファイルを作成します。
cp .env.example .env
ANTHROPIC_API_KEY=your-key
OPENAI_API_KEY=your-key
DEEPSEEK_API_KEY=your-key
GEMINI_API_KEY=your-key
いずれか 1 つのプロバイダーがあれば十分です。キーがなくても、ローカルのフォールバックが機能します。
プロバイダーキーを設定すると、データがマシンの外部に送信されます。 AI ツールは、分析対象の スプレッドシートの内容を、設定したプロバイダー (Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Gemini)に送信します。すべての 操作をローカルに保つには、キーを設定しないでください。組み込みのフォールバックプロバイダーはネットワーク通信を行いません。
セキュリティ
このサーバーは .csv、.xlsx、.xls ファイルのみを読み書きし、stdio を介して、ユーザー自身の権限でローカルプロセスとして実行されます。
ファイルアクセスの制限
デフォルトでは、指定したパスはどれでも許可されます。ディスク上の任意の場所にあるスプレッドシートを開けることが、このツールの目的だからです。完全には信頼できない呼び出し元にサーバーを公開する場合、または悪意のあるスプレッドシートがモデルを誘導し、意図しない場所に書き込ませることを防ぐガードレールが必要な場合は、アクセスを 1 つのディレクトリに制限できます。
EXCEL_MCP_WORKSPACE_ROOT=/path/to/your/data
以降、すべての読み取りと書き込みはそのディレクトリ内で解決され、範囲外に出るものは拒否されます。この変数を解除すると、デフォルトの動作に戻ります。
パスの解決後に範囲内かどうかを確認するため、.. による移動は処理されますが、シンボリックリンクはたどられません。ルート内のシンボリックリンクがルート外を指していても、そのパスは解決されます。ワークスペースに信頼できないシンボリックリンクを置かないでください。
CSV 数式インジェクション
スプレッドシートアプリケーションは、=, +, -, @, タブ、または
復帰文字で始まるセルを数式として評価します。CSV を書き込む際、このサーバーはそのような値の先頭に
シングルクォートを付け、リテラルテキストとして扱われるようにします(CWE-1236)。-5
や +1.5 のような単純な数値は認識され、そのまま出力されるため、数値データは変更されずに往復できます。
この保護機能はデフォルトで有効です。生の値を出力するには、次のようにします。
EXCEL_MCP_CSV_FORMULA_GUARD=off
Excel の出力には影響しません。.xlsx のセルは型付き文字列として書き込まれ、数式として評価されることはありません。
ライセンス
MIT
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。