02-mcp-server案例分享-Excel 表格秒变可视化图表 HTML 报告，就这么简单

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 MCP Server（模型上下文协议服务器）是一种基于模型上下文协议（Model Context Protocol，简称MCP）构建的轻量级服务程序，旨在实现大型语言模型（LLM）与外部资源之间的高效、安全连接。MCP协议由Anthropic公司于2024年11月开源，其核心目标是解决AI应用中数据分散、接口不统一等问题，为开发者提供标准化的接口，使AI模型能够灵活访问本地资源和远程服务，从而提升AI助手的响应质量和工作效率。
MCP Server 的架构与工作原理
MCP Server 采用客户端-服务器（Client-Server）架构，其中客户端（MCP Client）负责与服务器建立连接，发起请求，而服务器端则处理请求并返回响应。这种架构确保了数据交互的高效性与安全性。例如，客户端可以向服务器发送请求，如“查询数据库中的某个记录”或“调用某个API”，而服务器则根据请求类型，调用相应的资源或工具，完成任务并返回结果。
MCP Server 支持动态发现和实时更新机制。例如，当新的资源或工具被添加到服务器时，客户端可以自动感知并使用这些新功能，从而提高系统的灵活性和扩展性
MCP Server 的主要功能 
  
    
     
     资源暴露与工具提供：
MCP Server 可以将本地文件、数据库、API等资源作为数据实体暴露给AI模型，同时提供工具功能，帮助AI完成复杂任务，如数据检索、内容生成、实时更新等。例如，它支持对MySQL、PostgreSQL等数据库的查询和操作，也支持对本地文件系统的读写和目录管理。



 
     会话管理与动态通知：
MCP Server 能够管理客户端与服务器的连接，确保会话的时效性和稳定性，同时通过实时推送机制，将最新的资源信息及时传递给AI模型，以保证数据的准确性和实时性。



 
     安全性与隐私保护：
MCP Server 采用加密认证和访问控制机制，确保数据传输的安全性，避免敏感信息泄露。例如，它支持本地运行，避免将敏感数据上传至第三方平台，从而保护用户隐私。



 
     标准化与模块化：
MCP Server 提供了标准化的通信协议，支持两种传输协议（STDIO和SSE），并允许开发者通过插件扩展功能，使其具备灵活性和扩展性。例如，它支持通过HTTP标准POST请求与客户端进行交互，同时支持WebSocket实现实时数据推送。



 
     多场景应用：
MCP Server 可以应用于多种场景，包括但不限于： 
        
        本地资源集成：如文件操作、数据库管理、API调用等。 
        云服务交互：如与GitHub、Slack、Google Drive等云服务的集成。 
        AI助手扩展：如为ChatGPT等AI助手提供上下文支持和工具调用能力 
       




 
    
目前mcp-server发展速度非常快。截止2025年4月26日目前mcp-server在mcp.so市场上已经发展超过10000多个mcp-server 
  
    
     
      
    
目前各大互联网厂商也陆续实现的MCP-Servers广场了。前端时间给大家介绍过关于《dify案例分享-魔搭+Dify王炸组合!10分钟搭建你的专属 生活小助理》 和dify案例分享-私有化 MCP 广场搭建与网页小游戏智能体工作流实战
今天带大家一起使用cherry-studio和trae实现excel表格一键生成可视化图表html报告的MCP案例，下面先给大家看一下效果
测试的excel表格数据 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
F: mpmcpfiles 有我们的分享报告，我们看一下 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
看起来生成的html报告还不错，通过简单的excel表格通过几个MCP 实现了一个分析报告。
 
  
    
     
      
    
同样它在我电脑的F: mpmcpfiles目录下生成一个zz_report.html 报告 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
 我们通过2个mcp-client实现了excel表格一键生成可视化图表html报告。那么这个mcp-server用到了哪些工具，如何实现的呢？话不多说下面带大家一起来实现。
上面的mcp-server其实用到了4个mcp-server.分别是
sequential-thinking
server-filesystem
excel-mcp-server
quickchart-server
他们的配置在trae非常简单，下面是他们的配置文件
quickchart-server
GPT plus 代充 只需 145
excel-mcp-server
server-filesystem
GPT plus 代充 只需 145
sequential-thinking
首选我们需要确保电脑上安装了Node.js、uvx 等工具，详细安装可以参考trae帮助文档
https://docs.trae.ai/ide/model-context-protocol?_lang=zh 
  
    
     
      
    
安装好后，我们在trae配置添加，下面以一个mcp-server介绍一下配置
打开trae,选择mcp (trae建议升级到最新版本) 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
 点击手工配置 
  
    
     
      
    
在弹出mcp-server配置对话框里面，把我上面的4个mcp-server添加配置 
  
    
     
      
    
点击确定按钮完成添加配置，稍等片刻，后我们看到变成可用状态，说明trae已经完成了mcp-server安装。 
  
    
     
      
    
分别将上面4个mcp-server 添加完成即可。
cherry-studio的配置和上面的配置类似。
我们打开cherry-studio,找到mcp-server配置 
  
    
     
      
    
我们可以在右上角使用编辑mcp配置的方式，也是可以手工添加的方式。 
  
    
     
      
    
添加MCP配置的方式和上面的trae比较类似，都是json文件格式复制一下即可。它多了一个"type": “stdio”, 类型。
另外考虑我电脑上是windows，所以我们command 改成 cmd命令， args 添加 -c 和 npx。这种方式是解决windows 安装npx 不可用的问题。关于这块知识就不做详细展开。 
  
    
     
      
    
区别的部分我们用红框标注了，其他都和 trae配置一样。
手工添加方式也非常简单，类型选择studio ，命令行 cmd ,参数填写即可 
  
    
     
      
    
设置完成后，点击右上角保存按钮完成设置。
当cherry-studio MCP-Server 配置都变成绿色就是可以使用状态。 
  
    
     
      
    
以上步骤就完成了cherry-studio MCP-Server的配置
 下面我们以cherry-studio 为案例测试。
 在使用它之前我们先设置一下提示词。
提示词内容如下
GPT plus 代充 只需 145
我们在cherry-studio添加一个智能体名字叫做“数据分析专家” 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
 完成智能体添加后，我们在聊天助手中添加一个叫做“数据分析专家”智能体 
  
    
     
      
    
模型这里我们选择2025年4月29日阿里发布的qwen3-235B-A22B模型，关于这个模型大家可以在摩搭社区里面找，这里就不做详细介绍。
接下来我们用到4个mcp-server 所以在聊天对话框把4个mcp-server都勾选上 
  
    
     
      
    
我们的提示词
后面它就开始调用模型提供的函数。 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
生成总结报告，并把生成的html输出到F: mpmcpfileszz_analysis_report.html 中 
  
    
     
      
     
  
    
     
      
    
 后面的trae测试方法和这个比较类似，这里就不做详细展开了。
 相关资料和文档可以看我开源的项目 https://github.com/wwwzhouhui/dify-for-dsl
今天主要带大家了解并实现了使用 cherry - studio 和 trae 实现 excel 表格一键生成可视化图表 html 报告的 MCP 案例。我们详细讲解了 mcp - server 的配置过程，分别介绍了在 trae 和 cherry - studio 中配置 sequential - thinking、server - filesystem、excel - mcp - server 和 quickchart - server 这 4 个 mcp - server 的方法。同时，还展示了如何设置提示词、添加智能体、选择模型以及勾选所需的 mcp - server 来完成 excel 数据的分析和可视化报告的生成。这个方案属于比较实用且具有一定创新性的方案，能够帮助用户快速、便捷地将 excel 表格数据转化为可视化的 HTML 报告，提升数据分析和展示的效率。感兴趣的小伙伴可以按照本文步骤去尝试。今天的分享就到这里结束了，我们下一篇文章见。