SheetMind - 企业级 Excel MCP 服务器

为 AI 智能体设计的流式 Excel 处理引擎 • 处理百万行文件如喝水般简单

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为什么选择 SheetMind？

市面上有 164+ 个 Excel MCP 项目，但 SheetMind 是唯一能处理百万行级别文件而不崩溃的企业级解决方案。

核心优势对比

特性	SheetMind	其他 Excel MCP
百万行大文件	✅ 流式处理，内存 <50MB	❌ OOM 崩溃
模糊匹配	✅ Levenshtein 算法	❌ 不支持
数据透视	✅ 多维聚合分析	❌ 不支持
公式计算	✅ 执行 Excel 原生公式	❌ 不支持
虚拟线程	✅ Java 21 并行查询	❌ 串行处理
类型推断	✅ 自动识别数据类型	❌ 手动指定
安全沙箱	✅ 白名单 + 表达式过滤	❌ 几乎无防护
联邦查询	✅ 跨目录多文件并行	❌ 仅单文件

SheetMind 能做什么？

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│  🚀 别人做不到的，我们做到了                                      │
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│                                                                  │
│  💾 内存安全                                                    │
│     100万行 Excel 文件，传统方案直接崩溃                         │
│     SheetMind 用流式处理，内存占用永远 <50MB                     │
│                                                                  │
│  🔍 模糊匹配                                                    │
│     客户表"张三" 匹配 交易表"张山"                              │
│     Levenshtein 距离算法，智能纠错                              │
│                                                                  │
│  ⚡ 虚拟线程                                                    │
│     Java 21 虚拟线程，百万级并发                                │
│     IO 密集型任务性能提升 10 倍+                                 │
│                                                                  │
│  📊 透视分析                                                    │
│     一键生成多维分析报告                                         │
│     类似 Excel 数据透视表，但更智能                               │
│                                                                  │
│  🔐 企业级安全                                                  │
│     路径白名单 + JEXL 沙箱 + 操作审计                            │
│     放心让 AI 处理敏感数据                                       │
│                                                                  │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

真实场景对比

场景	其他 MCP	SheetMind
处理 100 万行数据	❌ OOM 崩溃	✅ 流式处理
查找"张三"但表里是"张山"	❌ 查不到	✅ 模糊匹配
按城市+产品统计销售额	❌ 写代码	✅ pivot_table
执行 =SUM(A1:A1000)	❌ 不支持	✅ evaluate_formula
100 个 Excel 查某人打卡记录	❌ 串行慢	✅ federated_query 并行

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性能指标

指标	数值	说明
文件大小支持	≤150MB（实测）	100万行销售数据
内存占用	<50MB（常量）	O(1) 内存复杂度
处理速度	~10,000 行/秒	现代硬件配置
表达式性能	~1,000 行/秒	包含 JEXL 表达式过滤

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16 个 MCP 工具

工具	功能
scan_directory	扫描目录下所有 Excel 文件
list_sheets	列出所有 Sheet 名称
inspect_spreadsheet	获取表结构和预览
smart_search_rows	JEXL 流式检索
federated_query	跨目录多文件联邦查询
infer_types	自动推断列数据类型
evaluate_formula	执行 Excel 原生公式
summarize_column	数值列统计
aggregate_table	分组聚合
pivot_table	数据透视转换
join_tables	多表联查
fuzzy_match	模糊匹配
compare_schemas	跨文件 Schema 对比
update_cell	精准更新单元格
clean_data	数据清洗
sort_data	数据排序
export_data	导出为新 Excel

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快速开始

一键安装（推荐）

npx sheetmind-mcp

自动完成：

• 下载对应平台的可执行文件
• 配置所有 AI 客户端（Claude Desktop、Cursor、Claude Code、OpenCode、Codex）

手动安装

下载 Release

前往 GitHub Releases 下载：

平台	文件
Linux	sheetmind
macOS	sheetmind-macos
Windows	sheetmind.exe
全部	sheetmind-mcp-*.jar (需 JDK 21)

手动配置

编辑配置文件：

• Claude Desktop (macOS): ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Claude Desktop (Windows): %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Cursor (macOS): ~/Library/Application Support/Cursor/cursor_app.json
• Cursor (Windows): %APPDATA%\Cursor\cursor_app.json

{
  "mcpServers": {
    "sheetmind": {
      "command": "/path/to/sheetmind-macos"
    }
  }
}

本地构建

git clone https://github.com/Raclez/sheetmind.git
cd sheetmind/sheetmind-mcp
mvn clean package

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架构设计

AI Client (Cursor/Claude) → MCP Stdio → SheetMind → Streaming Excel (POI)
                                              ↓
                              JEXL Expression Engine
                                              ↓
                              Java 21 Virtual Threads

技术栈

组件	技术	版本
核心引擎	Apache POI Streaming Reader	5.2.5
协议层	mcp-annotated-java-sdk	0.13.0
表达式引擎	Apache JEXL 3	3.3
并行处理	Java 21 Virtual Threads	21
序列化	Jackson Databind	2.17.1

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使用示例

智能搜索

{
  "filePath": "/path/to/data.xlsx",
  "query": "Price > 1000 && Status == 'Done'",
  "pagination": { "limit": 20, "offset": 0 }
}

模糊匹配

{
  "sourceFile": "/path/to/customers.xlsx",
  "sourceColumn": "姓名",
  "targetFile": "/path/to/orders.xlsx",
  "targetColumn": "客户姓名",
  "threshold": 0.8
}

数据透视

{
  "filePath": "/path/to/sales.xlsx",
  "rows": ["城市"],
  "columns": ["产品"],
  "values": ["销售额"],
  "aggregations": ["sum"]
}

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生产部署

Docker

FROM openjdk:21-jdk-slim
WORKDIR /app
COPY sheetmind-mcp/target/sheetmind-mcp-*.jar app.jar
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

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许可证

Apache License 2.0

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SheetMind - 让 AI 更智能地处理 Excel

_{Built with ❤️ by Raclez • Java 21 • Apache 2.0}