Excel analytics: inspect, query (JSON rows), charts, and JSON-to-xlsx workbook writing.
Inferred from the transports this listing declares (streamable-http). A client not listed here hasn’t been ruled out — it just isn’t something Forge can confirm.
Verification confirms publisher identity (repo ownership), not code safety. The security scan covers known CVEs and suspicious install scripts.
Read from a real MCP initialize → tools/list handshake against the declared endpoint. No tool was ever invoked — tools/list is the read-only introspection call the protocol defines for this. It reflects what the server advertised at that moment; a hosted endpoint is not pinned to any version and can change without notice.
https://stagenth.com/mcp/excel-chart/4 tools · 1769msexcel_inspect查看 Excel 结构：各 sheet 的列名/类型/行数 + 前 N 行预览。免费(0 credit)。
出图前先调它看清有哪些 sheet、列、哪些列是数值，再据此选 chart_type 与 x/y。查看 Excel 结构：各 sheet 的列名/类型/行数 + 前 N 行预览。免费(0 credit)。 出图前先调它看清有哪些 sheet、列、哪些列是数值，再据此选 chart_type 与 x/y。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| file_id | — | 已上传到文件中转站的 Excel 文件 ID（与 data_base64 二选一） |
| data_base64 | — | Excel(.xlsx) 内容的 base64（与 file_id 二选一，适合未上传的临时数据） |
| preview_rows | integer | 每个 sheet 预览的前 N 行 |
excel_to_chart把 Excel 数据渲染成图表，产物存进你的文件中转站并返回下载 URL。
计费(生成类)：基础 3；高级图型 +2；矢量 SVG +1；大数据(>5000 行) +2。
调用失败自动退款。建议先 excel_inspect 看清列结构再出图。
返回: {ok, file_id, filename, format, credit_charged, download_url(15分钟有效),
chart_type, sheet, rows}把 Excel 数据渲染成图表，产物存进你的文件中转站并返回下载 URL。 计费(生成类)：基础 3；高级图型 +2；矢量 SVG +1；大数据(>5000 行) +2。 调用失败自动退款。建议先 excel_inspect 看清列结构再出图。 返回: {ok, file_id, filename, format, credit_charged, download_url(15分钟有效), chart_type, sheet, rows}
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| chart_type* | string | 图表类型。标准型(基础3 credit): bar/column/line/pie/scatter/area/barh; 高级型(+2): stacked_bar/grouped_bar/radar/heatmap/histogram/box/donut。 |
| file_id | — | 已上传的 Excel 文件 ID（与 data_base64 二选一） |
| data_base64 | — | Excel(.xlsx) 内容 base64（与 file_id 二选一） |
| sheet | — | 目标工作表名；缺省取第一个 sheet。先用 excel_inspect 查名字 |
| x | — | X 轴/类别列名（饼图=标签列）；缺省取第一列 |
| y | — | Y 轴数值列名，可单个或多个(数组)；缺省取所有数值列 |
| series | — | 可选分组列：按它把 y 透视成多系列（分组/堆叠/多线） |
| agg | — | 聚合方式 count/sum/avg；缺省智能默认（分布类 饼/环→count 数每类多少条，其余→sum）。看「分布/各类别占比」用 count，无需 y（如性别男女各几人）；看「某数值在各类别的合计/平均」用 sum/avg 并给 y（如各地区销售额）。 |
| title | — | 图表标题 |
| fmt | string | 输出格式: png(默认) / svg(矢量, +1 credit) |
| options | — | 可选渲染项, 如 {"stacked":true,"bins":30,"cmap":"viridis","dpi":144} |
excel_query查询 / 过滤 / 分组聚合 Excel，返回**实际数据行（JSON）**供 AI 直接分析（1 credit/次）。
取数工具，区别于 excel_to_chart（出图）和 excel_inspect（只看结构）。典型用法：
· 各地区销售额合计：group_by=["地区"], measures=["销售额"], agg="sum"
· 销量 Top5 商品：group_by=["商品"], measures=["销量"], agg="sum", sort_by="销量", descending=true, limit=5
· 每类别多少行：group_by=["类别"],…查询 / 过滤 / 分组聚合 Excel，返回**实际数据行（JSON）**供 AI 直接分析（1 credit/次）。 取数工具，区别于 excel_to_chart（出图）和 excel_inspect（只看结构）。典型用法： · 各地区销售额合计：group_by=["地区"], measures=["销售额"], agg="sum" · 销量 Top5 商品：group_by=["商品"], measures=["销量"], agg="sum", sort_by="销量", descending=true, limit=5 · 每类别多少行：group_by=["类别"],…
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| file_id | — | 已上传的 Excel 文件 ID（与 data_base64 二选一） |
| data_base64 | — | Excel(.xlsx) 内容 base64（与 file_id 二选一） |
| sheet | — | 目标工作表名；缺省第一个 sheet。先用 excel_inspect 看列名 |
| columns | — | 明细模式：只返回这些列；缺省返回全部列 |
| filters | — | 行过滤条件（AND 组合），每项 {column, op, value}。op 可选：eq/ne/gt/ge/lt/le/contains/in/notnull/isnull。例：[{"column":"地区","op":"eq","value":"华东"},{"column":"金额","op":"ge","val… |
| group_by | — | 分组维度列。给了就进聚合模式：按这些列分组，对 measures 求 agg |
| agg | — | 聚合方式 sum/avg/count/min/max/median（默认 sum；count=数每组行数、无需 measures） |
| measures | — | 聚合模式：要统计的数值列；缺省=所有数值列 |
| sort_by | — | 按哪一列排序（可为分组后的 measure 或 count 列） |
| descending | boolean | 降序排序（取 Top-N 常用 true） |
| limit | — | 最多返回多少行（取前 N / Top-N）；硬上限 1000 |
excel_writeprivileged把 JSON 数据写成 Excel 工作簿（.xlsx），落文件中转站返下载 URL（上限 20 万单元格）。
补上「只能读不能写」的缺口：AI 算完的结果一步落成正式 Excel 交付。失败自动退款。把 JSON 数据写成 Excel 工作簿（.xlsx），落文件中转站返下载 URL（上限 20 万单元格）。 补上「只能读不能写」的缺口：AI 算完的结果一步落成正式 Excel 交付。失败自动退款。
| Parameter | Type | Description |
|---|---|---|
| rows* | array | 数据行：对象列表 [{列:值},...]，或行数组 [[v1,v2],...]（需配 columns） |
| columns | — | 列名（rows 为行数组时必填；对象列表时忽略） |
| sheet_name | string | 工作表名 |
| filename | string | 输出文件名（可选，自动补 .xlsx） |
4 of 4 tools published a description.
Tool names and descriptions are written by the publisher and shown verbatim as inert text. They are the strings an MCP client passes to a model, so Forge scans them for prompt-injection patterns — any finding appears with the security scan above. “Privileged” is a keyword match on the tool name, not an audit of what the tool does: a benign-sounding name can still do anything.
Excel analytics: inspect, query (JSON rows), charts, and JSON-to-xlsx workbook writing.
Linked names open Forge’s index of every entry observed exposing that tool. Browse all indexed tools.
This entry publishes no npm package, so Forge has no dependency tree for it. That is a gap in coverage — not a statement that it has no dependencies.