[Enhancement] Implement a Model Context Protocol (MCP) based agent for Fesod
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- java
- Ambito
- api, backend-api-design
Direzione di ricerca
La issue non indica file, test o punti di ingresso. Inizia individuando il confine di integrazione Java di Fesod, quindi circoscrivi l’MVP proposto a open_workbook, list_sheets, read_sheet_range e analyze; completato significa avere un adattatore per server MCP funzionante con risposte strutturate degli strumenti JSON-RPC.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Search before asking
- I searched in the issues and found nothing similar.
Motivation
We would like to build an MCP (Model Context Protocol) based agent around Fesod so that its high‑performance spreadsheet (Excel) processing capabilities can be exposed as structured tools via an MCP server. This enables AI / LLM agents to perform spreadsheet analysis, automated data completion, querying, difference comparison, and workflow automation.
Solution
- Design and implement an MCP server adapter for Fesod supporting JSON-RPC over stdio (and optionally WebSocket/HTTP).
- Register typical spreadsheet operation tools, e.g.
list_sheets,read_sheet_range,analyze,update,diff,export, etc. - Support resource handles (workbook resourceId) to avoid repeated file loading.
- Return structured JSON outputs optimized for LLM / agent consumption, including truncation indicators and metadata.
- (Optional) Provide a declarative
transform_pipelinetool for multi-step data processing (read → filter → derive → aggregate → export). - Establish unified error codes and JSON Schemas for tool inputs/outputs for better LLM alignment.
- Introduce caching (LRU) and range limiting for performance and safety.
Alternatives
- Expose only a REST API wrapper around Fesod (less portable for emerging agent runtimes).
- Provide only language-specific SDKs (Java/Python), which increases integration friction for heterogeneous AI toolchains.
Anything else?
Recommend starting from a minimal viable set: open_workbook, list_sheets, read_sheet_range, analyze, then iteratively add query, diff, update, export, and finally transform_pipeline.
Are you willing to submit a PR?
- I'm willing to submit a PR!
- Lingua principale
- Java
- Stelle
- 6.3k
- Fork
- 538
- Merge medio
- 5g 17h
- PR unite (30g)
- 27
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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