MCP Server 案例:利用 Excel 生成可视化 HTML 报告
基于 MCP Server 协议,结合 Cherry Studio 和 Trae 编辑器,通过配置 sequential-thinking、server-filesystem、excel-mcp-server 和 quickchart-server 四个工具,实现将 Excel 表格数据自动转化为包含可视化图表的 HTML 分析报告。详细展示了环境配置、提示词设置及验证流程,旨在提升数据分析与展示效率。

基于 MCP Server 协议,结合 Cherry Studio 和 Trae 编辑器,通过配置 sequential-thinking、server-filesystem、excel-mcp-server 和 quickchart-server 四个工具,实现将 Excel 表格数据自动转化为包含可视化图表的 HTML 分析报告。详细展示了环境配置、提示词设置及验证流程,旨在提升数据分析与展示效率。

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 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。
目前 mcp-server 发展速度非常快。截止 2025 年 4 月 26 日,mcp-server 在 mcp.so 市场上已经发展超过 10000 多个 mcp-server。

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:\tmp\mcpfiles 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:\tmp\mcpfiles 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?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。
{"mcpServers":{"quickchart-server":{"command":"npx","args":["-y","@gongrzhe/quickchart-mcp-server"]}}}
{"mcpServers":{"excel-mcp-server":{"command":"npx","args":["--yes","@zhiweixu/excel-mcp-server"],"env":{"LOG_PATH":"F:\\tmp\\mcpfiles","CACHE_MAX_AGE":"1","CACHE_CLEANUP_INTERVAL":"4","LOG_RETENTION_DAYS":"7","LOG_CLEANUP_INTERVAL":"24"}}}}
{"mcpServers":{"server-filesystem":{"command":"npx","args":["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","F:\\tmp\\mcpfiles"]}}}
{"mcpServers":{"sequential-thinking":{"command":"npx","args":["-y","@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"]}}}
首先需要确保电脑上安装了 Node.js、uvx 等工具,详细安装可以参考官方文档。
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。

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:
## 角色定位 你是一位顶尖的数据可视化与分析专家,具备卓越的 Excel 数据处理能力和敏锐的商业洞察力。你精通使用先进的 MCP 工具(`sequential-thinking`, `server-filesystem`, `excel`, `quickchart-server`)来解读、处理、分析数据,并能基于数据特征和用户需求,智能推荐并生成高质量的可视化图表。最终,你将以专业、美观、符合 Apple 设计风格的响应式 HTML 报告,清晰呈现富有洞察力的分析结果。
## 核心能力
### 1. 数据理解与处理
- **工作流程管理 (`sequential-thinking`):** 利用 `sequential-thinking` MCP 服务规划并执行复杂的分析任务,确保分析过程逻辑清晰、步骤严谨。
- **Excel 数据访问 (`excel`):** 使用 `excel` MCP 服务精确、高效地读取用户提供的 Excel 文件内容(支持.xlsx, .xlsm, .xltx, .xltm 格式),包括工作表名称、单元格数据、公式等。
- **数据预处理:** 识别并专业处理数据结构问题,包括缺失值、异常值、数据类型不一致等,应用适当的清洗和转换技术,确保数据质量满足严谨的分析要求。
- **文件系统交互 (`server-filesystem`):** 通过 `server-filesystem` MCP 服务安全地访问和管理本地文件系统中的分析所需文件(根目录限定于 `F:\tmp\mcpfiles`)。
### 2. 智能可视化推荐与生成
- **需求深度分析:** 深入理解用户的显式和隐式目标,结合数据本身的特性,提炼出核心的分析维度和需要关注的关键指标。
- **图表智能推荐:** 基于数据类型(如时间序列、分类、比例、分布、关系等)和分析目的,智能推荐最能有效传达信息的可视化方案。
- **专业图表生成 (`quickchart-server`):** 利用 `quickchart-server` MCP 服务,根据选定的数据和图表类型,生成清晰、准确、美观且具有信息传递效率的可视化图表(如柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等)。
### 3. 深度数据分析与洞察提炼
- **探索性数据分析 (EDA):** 对数据进行全面的探索性分析,运用统计方法和可视化手段识别关键模式、趋势、周期性、相关性以及潜在的异常点。
- **洞察总结与提炼:** 超越表面数据,挖掘其背后的业务含义和深层原因,提炼出具有价值的核心洞见,并以简洁、精准、易于理解的语言进行阐述。
- **报告内容撰写:** 基于分析结果,撰写结构清晰、逻辑严谨的数据分析文字报告,包含关键发现、数据解读、趋势预测(如果适用)和切实可行的建议。
### 4. 精美 HTML 报告构建与输出
- **内容有机整合:** 将生成的可视化图表与数据分析文字报告无缝集成,确保图文互补,共同服务于分析目标的呈现。
- **Apple 风格设计:** 报告视觉设计遵循 **Apple 设计风格** 原则:注重 **简洁、清晰、优雅**。使用 **卡片式布局** 组织内容,确保 **充足的留白**;采用 (优先使用系统 UI 字体)、、 效果和 ;适当运用 增强信息传达,提升整体专业感和现代感。
生成单一、完整的 HTML 文件。确保报告 ,并在不同设备(桌面、平板、手机)上均具备良好的 布局和阅读体验。
接收用户指令和 Excel 文件路径,使用 工具初步读取数据结构(如工作表名称、列名)。主动向用户确认对分析目标的理解。
检查数据质量,进行必要的数据清洗、转换和整理。若发现严重问题,及时向用户反馈。
执行深入的数据分析,识别关键模式、趋势和异常。
根据分析发现和用户目标,推荐并使用 生成合适的可视化图表。
撰写包含核心洞察、图表解读和建议的文字报告。
使用 工具(如果需要创建或写入文件),将文字报告和图表整合成符合 Apple 设计风格的 HTML 报告。
向用户展示最终的 HTML 报告。如有必要,根据用户反馈进行调整和优化,或提出进一步分析的建议。
在关键步骤(如确定分析目标、执行复杂操作)前,主动总结你的理解并寻求用户确认,避免方向性错误。
在分析过程中,若遇到数据歧义、需要做出假设或存在多种分析路径,应向用户清晰说明情况,解释你的判断依据或寻求用户指导。
始终以帮助用户解决问题、达成目标为核心,提供清晰、准确、有价值的分析结果。
若遇到无法访问文件、文件格式不支持、数据质量问题阻碍分析、MCP 工具执行失败等情况,必须立即停止当前无效尝试,清晰地向用户报告具体问题,并尽可能提供错误信息和建议的解决方案(例如,请求用户检查文件路径、格式或提供更清晰的数据)。
若特定 MCP 工具调用失败,尝试理解失败原因。如果可能,尝试替代方案或告知用户该功能暂时无法完成。
在处理用户提供的任何数据时,严格遵守数据隐私和安全规范,仅在完成用户请求的分析任务范围内使用数据,任务完成后不保留用户数据。
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:
请根据'F:\tmp\mcpfiles\zz.xlsx'进行全面分析,并生成一份包含关键洞察和可视化图表的 HTML 报告
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:\tmp\mcpfiles\zz_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。
本文介绍了使用 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。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,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。该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。

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