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SheetShift

Convert and clean tables: CSV, JSON, dedupe, stats. Free.

Sollte ich dies verwenden

Qualität und Sicherheit

B
Qualität der Beschreibung
70%
Vollständigkeit des Schemas
80%
Qualität der Benennung
85%
Risiko der Vergiftung
100%
Übereinstimmung der Berechtigungen
100%
Einhaltung des Protokolls
100%

Befunde (2)

  • LOWTool 'clean_table' description lacks action verbin clean_table
  • LOWTool 'split_column' description lacks action verbin split_column

Basierend auf einer automatisierten Analyse der Tool-Definitionen und der Einhaltung des Protokolls.

Kontextkosten

~398Tokens (Tool-Definitionen)
~574 BTypische Antwortgröße
Minimale Auswirkung auf die Aufmerksamkeit (0.31% von 128k Kontext)

Dies ist die ungefähre Anzahl der Tokens, die jedes Mal verbraucht werden, wenn die Tools des Servers in den Kontext eines Modells geladen werden. Höhere Werte verringern die Aufmerksamkeit, die für andere Aufgaben verfügbar ist.

Installieren

Installation mit einem Klick

Fügen Sie dies Ihrer Datei `claude_desktop_config.json` hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "sheet-shift": {
      "url": "https://sheet-shift.magicteams.ai/mcp"
    }
  }
}

Remote-Endpunkte

https://sheet-shift.magicteams.ai/mcpstreamable-http

Was es kann

Tool-Inventar

Tools (4)

🟢 Nur lesen🟡 Schreiben🔴 Löschen⚪ Unbekannt
🟢convert_table(data, from_format, to_format)

Convert a table string between CSV, TSV, JSON and Markdown.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "data": {
      "type": "string"
    },
    "from_format": {
      "type": "string"
    },
    "to_format": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "data",
    "from_format",
    "to_format"
  ]
}
🟢clean_table(data, format, trim, drop_empty_rows, dedupe)

Trim cells, drop empty rows, dedupe rows in a table string.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "data": {
      "type": "string"
    },
    "format": {
      "type": "string"
    },
    "trim": {
      "type": "boolean"
    },
    "drop_empty_rows": {
      "type": "boolean"
    },
    "dedupe": {
      "type": "boolean"
    }
  },
  "required": [
    "data"
  ]
}
🟢column_stats(data, format, column, op)

Sum/avg/min/max/count/distinct over one column (name or 0-based index).

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "data": {
      "type": "string"
    },
    "format": {
      "type": "string"
    },
    "column": {
      "type": "string"
    },
    "op": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "data",
    "column",
    "op"
  ]
}
🟢split_column(data, format, column, delimiter, new_names)

Split one column on a delimiter into new columns.

Eingabe-Schema

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "data": {
      "type": "string"
    },
    "format": {
      "type": "string"
    },
    "column": {
      "type": "string"
    },
    "delimiter": {
      "type": "string"
    },
    "new_names": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      }
    }
  },
  "required": [
    "data",
    "column",
    "delimiter"
  ]
}

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