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SheetShift

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

¿Debería usar esto?

Calidad y seguridad

B
Calidad de la descripción
70%
Integridad del esquema
80%
Calidad de los nombres
85%
Riesgo de envenenamiento
100%
Coincidencia de permisos
100%
Cumplimiento del protocolo
100%

Hallazgos (2)

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

Basado en el análisis automatizado de las definiciones de herramientas y el cumplimiento del protocolo.

Costo de contexto

~398Tokens (definiciones de herramientas)
~574 BTamaño de respuesta típico
Impacto mínimo en la atención (0.31% del contexto de 128k)

Este es el número aproximado de tokens que se consumen cada vez que las herramientas del servidor se cargan en el contexto de un modelo. Los recuentos más altos reducen la atención disponible para otras tareas.

Instalar

Instalación con un clic

Agrega esto a tu archivo `claude_desktop_config.json`:

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

Puntos de conexión remotos

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

Qué puede hacer

Inventario de herramientas

Herramientas (4)

🟢 Solo lectura🟡 Escritura🔴 Eliminación⚪ Desconocido
🟢convert_table(data, from_format, to_format)

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

Esquema de entrada

{
  "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.

Esquema de entrada

{
  "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).

Esquema de entrada

{
  "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.

Esquema de entrada

{
  "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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