SheetShift
Convert and clean tables: CSV, JSON, dedupe, stats. Free.
我该使用它吗
质量与安全性
B
发现（2）
- LOWTool 'clean_table' description lacks action verb在 clean_table 中
- LOWTool 'split_column' description lacks action verb在 split_column 中
基于对工具定义和协议合规性的自动分析。
上下文开销
~398token 数（工具定义）
~574 B典型响应大小
对注意力的影响极小（占 128k 上下文窗口的 0.31%）
这是每次将服务器的工具加载到模型上下文窗口时所消耗的大致 token 数。数值越高，可用于其他任务的注意力就越少。
安装
一键安装
将以下内容添加到你的 `claude_desktop_config.json` 文件中：
{
"mcpServers": {
"sheet-shift": {
"url": "https://sheet-shift.magicteams.ai/mcp"
}
}
}远程端点
https://sheet-shift.magicteams.ai/mcpstreamable-http它能做什么
工具清单
工具（4）
🟢 只读🟡 写入🔴 删除⚪ 未知
🟢convert_table(data, from_format, to_format)
Convert a table string between CSV, TSV, JSON and Markdown.
输入模式
{
"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.
输入模式
{
"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).
输入模式
{
"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.
输入模式
{
"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"
]
}社区
证据
最近观测
已验证未记录版本4 个工具