ExcelMCP（読み取り用）作ってみた

【MCP】ExcelReadMCP - AIアシスタントでExcelファイルを直接読み取り・検索できるツール

記念すべき初投稿ですが、すさまじく実用的なツールのお話です。
最近になってようやくExcelのMCPがいくつか出てきましたが、実際にこのツールを開発したのは5月ごろなので恐らく最速だったと思っています。
（記事にするという意識がなかったので割とデカ目の負け惜しみ）

この記事はこんな人向け

• CursorやGitHub CopilotなどのMCP対応ツールを使っている人
• ExcelファイルをAIツールでもそのまま扱いたい人

レガシーシステムのExcel課題を解決！

特にこんな悩みを持っている人にオススメ：

「レガシーなプロジェクトでAIを導入しても、仕様書やデータがExcelばっかりでAIとの相性が悪くて困ってる...。」
「MarkDownに起こすにもスクショを貼りまくるわけにはいかないし、そもそも直接読めればこんな手間かからないのに！」

ExcelファイルをそのままAIに読み込ませて、データ分析やレポート作成を効率化したい開発者必見です。

ExcelをAIで直接処理！MCP対応のExcel読み取りツール

ExcelReadMCPは、Model Context Protocol（MCP） 対応のAIアシスタント（Cursor、GitHub Copilotなど）と連携して、Excelファイルを直接読み取り・検索できる専用ツールです。Excelファイルのデータ取得と検索に特化し、AIによるデータ分析やレポート作成を効率的に実現します。

GitHub:https://github.com/OgumaruSuisan/ExcelReadMCP

必要な環境

• Python 3.7以上
• 必要なライブラリ：
  • pandas>=2.0 - データ処理用
  • openpyxl>=3.1 - Excelファイル読み込み用
  • mcp>=1.18.0 - Model Context Protocol用

セットアップ手順

1. リポジトリのクローン

GitHubからExcelReadMCPをクローンします。

git clone https://github.com/OgumaruSuisan/ExcelReadMCP.git
cd ExcelReadMCP

または、ZIPファイルをダウンロードして適当なフォルダに展開しましょう。

# 例: C:\Projects\ExcelReadMCP に展開した場合
cd C:\Projects\ExcelReadMCP

2. 仮想環境の準備

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

3. 設定ファイルの編集

mcp_config.jsonを開いて、<absolute-path-to-ExcelReadMCP>の部分を実際のパスに書き換えてください。

ExcelReadMCP/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "excel-read-tools": {
      "command": "C:/Projects/ExcelReadMCP/start_mcp_server.bat",
      "transport": "stdio",
      "cwd": "C:/Projects/ExcelReadMCP"
    }
  }
}

4. Cursorで使う場合

1. 上記の設定ファイルをCursorのMCP設定ファイル（%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json）に追加
2. Cursorを再起動して、Settings > Features > MCPにexcel-read-toolsが表示されるか確認
3. Composerでこんな感じでテスト：

C:\path\to\workbook.xlsx のシート一覧を取得して

5. GitHub Copilotで使う場合

1. mcp_config.jsonを%APPDATA%\GitHub Copilot\mcp.jsonにコピー（ファイルがなければ新規作成）
2. VS Codeを再起動して、Copilot Chatのツール一覧にexcel-read-toolsが表示されるか確認
3. Copilot Chatでこんな感じでテスト：

C:\path\to\workbook.xlsx の内容を確認して

それぞれのツールと使い方

1. excel_read_info - Excelファイルの構造分析ツール

Excelファイルの基本情報（シート名、ファイルサイズ、列数など）を取得して、ファイル構造を素早く把握できます。

必要なパラメータ：

• file_path（必須）：Excelファイルの絶対パス

使い方：

C:\data\sales_report.xlsx の基本情報を取得して

出力結果例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "file_path": "C:/data/sales_report.xlsx",
    "file_size": 245760,
    "sheet_count": 3,
    "sheet_names": ["Sheet1", "Summary", "Data"]
  }
}

2. excel_read_range - ExcelシートデータをJSON変換ツール

指定したシート（または先頭シート）の内容をJSON形式で取得し、データ分析や加工に活用できます。

必要なパラメータ：

• file_path（必須）：Excelファイルの絶対パス
• sheet_name（オプション）：シート名（指定なしの場合は先頭シート）
• range_spec（オプション）：範囲指定（例: "A1:C10"）※現在は実装されていません

使い方：

C:\data\sales_report.xlsx の Summary シートの内容を取得して

出力結果例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "sheet_name": "Summary",
    "shape": [10, 5],
    "columns": ["Month", "Sales", "Profit", "Target", "Achievement"],
    "data": [
      {
        "Month": "2024-01",
        "Sales": 150000,
        "Profit": 30000,
        "Target": 140000,
        "Achievement": 1.07
      }
    ]
  }
}

3. excel_read_all_sheets - Excel全シート一括読み込みツール

ワークブック内の全シートを一括で読み込み、データが多すぎる場合は行数を制限して効率的に処理できます。

必要なパラメータ：

• file_path（必須）：Excelファイルの絶対パス
• max_rows_per_sheet（オプション）：シートごとの最大行数（デフォルト: 1000）
• include_empty_sheets（オプション）：空シートを含むかどうか（デフォルト: false）

使い方：

C:\data\financial_report.xlsx の全シートを最大100行で取得して

4. excel_quick_overview - Excelファイル概要プレビューツール

ワークブックの概要と各シートのサンプルデータを取得して、ファイル内容を素早く把握できます。

必要なパラメータ：

• file_path（必須）：Excelファイルの絶対パス
• sample_rows（オプション）：サンプル行数（デフォルト: 5）

使い方：

C:\data\customer_data.xlsx の概要を5行サンプルで確認して

5. excel_search - Excel全文検索ツール

ワークブック全体または指定シートから文字列を高速検索し、必要なデータを効率的に見つけ出せます。

必要なパラメータ：

• file_path（必須）：Excelファイルの絶対パス
• search_term（必須）：検索文字列（大文字小文字を区別しない）
• sheet_name（オプション）：検索対象シート（指定なしの場合は全シート）

使い方：

C:\data\products.xlsx から "スマートフォン" を検索して

出力結果例：

{
  "success": true,
  "data": {
    "search_term": "スマートフォン",
    "total_matches": 15,
    "matches": [
      {
        "sheet_name": "Products",
        "address": "B5",
        "row": 5,
        "column": 2,
        "value": "iPhone 15 Pro",
        "column_name": "ProductName"
      }
    ]
  }
}

注意点・制限事項

絶対パスのみ対応：相対パスを指定するとエラーになります

エラー時の対応

主なエラーケース：

• ファイルが存在しない場合："File not found: C:/path/to/file.xlsx"
• サポートされていない形式の場合："Unsupported file format: .csv"

これらのエラーはすべて適切に処理されて、JSON形式で結果が返されます。

{
  "success": false,
  "error": "Please provide an absolute path to the Excel file."
}

活用例

データ分析の流れ

1. Excelファイルの構造確認：excel_read_infoでシート構成を把握
2. 内容プレビュー：excel_quick_overviewでサンプルデータを確認
3. 詳細データ取得：excel_read_rangeで必要なシートを抽出
4. キーワード検索：excel_searchで特定データを効率的に検索

AIアシスタントとの連携

• CursorやGitHub Copilotから直接Excelデータを取得できる
• データ分析をAIに依頼してより細部まで分析
• 複数のシートを効率的に処理してレポート作成を自動化

実務活用例：

• 営業データの集計・分析
• 財務レポートの自動生成
• 市場調査データの処理
• カスタマーサポートログの分析

【まとめ】MCPでExcelをAIに直接連携！開発効率を飛躍的に向上

ExcelReadMCPを活用すれば、レガシーシステムのExcel課題を根本的に解決できます。AIアシスタント（Cursor、GitHub Copilot）と連携して、Excelファイルを直接読み取り・検索・分析が可能になります。

導入メリット

• 開発生産性向上：ExcelファイルをそのままAIに渡せて、データ分析やレポート作成が劇的に効率化
• レガシーシステム対応：既存のExcelベースのワークフローを維持しつつ、AIパワーを活用可能

大規模なデータ分析プロジェクトでは、excel_quick_overviewで全体構造を把握してから詳細な読み込みを行うと効率的です。

開発現場でのデータ分析、報告書作成、調査業務などで活躍します。特に、AIアシスタントを活用したデータ処理ワークフローを構築したい場合に有効です。

このツールを活用することで、ExcelデータをAIアシスタントに安全に連携し、より高度なデータ分析やレポート作成が可能になります。

AIツールでのExcelファイルの処理をもっと楽にしたいなら、いますぐExcelReadMCPを試してみてください！

参考リンク

• Model Context Protocol 公式ドキュメント
• pandas ドキュメント
• openpyxl ドキュメント

ちなみに

読み込みだけでなく作成も機能としては実装したのですが、如何せん文字化けやそもそものセル結合、デザインみたいなところが壊滅的で一時断念中です。
要望あればがんばって作ります...
それと、Powerpoint読み込みも同じ要領でできますが画像読み込みが大変なのでMCP化はしておらず...