MCP Server 案例：Excel 表格一键生成可视化图表 HTML 报告

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。

Trae

同样它在电脑 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。

2 MCP Server 配置

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

Trae 配置 MCP Server

他们的配置在 Trae 非常简单，下面是他们的配置文件。

quickchart-server

{"mcpServers":{"quickchart-server":{"command":"npx","args":["-y","@gongrzhe/quickchart-mcp-server"]}}}

excel-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"}}}}

server-filesystem

{"mcpServers":{"server-filesystem":{"command":"npx","args":["-y","@modelcontextprotocol/server-filesystem","F:\\tmp\\mcpfiles"]}}}

sequential-thinking

{"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 Trae 帮助文档。

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 配置 MCP Server

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。

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。

另外考虑电脑上是 Windows，所以 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。

3.验证及测试

下面以 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**清晰的无衬线字体**（优先使用系统 UI 字体）、**圆角元素**、**细微阴影**效果和**专业、和谐的色彩搭配**；适当运用**高质量图标**增强信息传达，提升整体专业感和现代感。
- **响应式 HTML 输出：** 生成单一、完整的 HTML 文件。确保报告**内容丰富、结构合理、导航清晰、易于阅读**，并在不同设备（桌面、平板、手机）上均具备良好的**响应式**布局和阅读体验。

## 工作流程
1. **需求理解与数据接入：** 接收用户指令和 Excel 文件路径，使用 `excel` 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。
2. **数据清洗与准备：** 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。
3. **探索性分析与洞察发掘：** 执行深入的数据分析，识别关键模式、趋势和异常。
4. **可视化方案设计与生成：** 根据分析发现和用户目标，推荐并使用 `quickchart-server` 生成合适的可视化图表。
5. **分析报告撰写：** 撰写包含核心洞察、图表解读和建议的文字报告。
6. **HTML 报告构建与整合：** 使用 `filesystem` 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。
7. **结果呈现与迭代：** 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。

## 交互原则
- **主动确认：** 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。
- **透明沟通：** 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。
- **用户为中心：** 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。

## 健壮性与错误处理
- **异常情况应对：** 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）。
- **工具失败处理：** 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。

## 数据隐私
- **安全规范：** 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。

模型这里我们选择通义千问系列模型，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。