sqlite-spreadsheet-sync-mcp

sqlite-spreadsheet-sync-mcp

This MCP server enables AI assistants to interact with a SQLite database through a spreadsheet-like interface, supporting operations such as querying, editing, importing Excel/CSV, and managing table structures via natural language.

Category
Visit Server

README

SQLite Spreadsheet Sync

Una aplicación web interactiva que centraliza datos relacionales en una base de datos SQLite, ofreciendo una interfaz de usuario similar a Excel / Google Sheets para reducir la fricción en equipos de trabajo no técnicos.

Esto previene la desincronización y pérdida de información provocada por el uso de múltiples archivos de Excel locales dispersos.

🚀 Características

  • Pestañas por Tabla: Navegación inmediata entre las tablas de la base de datos central.
  • Edición tipo Excel: Edición directa de celdas con doble clic, navegación con teclado (Tab, Enter, Flechas) y autoguardado en base de datos.
  • Importación y Consolidación: Sube archivos Excel .xlsx o .csv sueltos para crear tablas automáticamente o añadir registros en lote.
  • Exportación Directa: Descarga cualquier tabla activa de la base de datos de vuelta a formato Excel en un clic.
  • Validación en Tiempo Real: Evita la corrupción de datos alertando al usuario si ingresa tipos incompatibles (ej. texto en campos numéricos).
  • Gestión de Estructura: Crea tablas nuevas y añade columnas directamente desde la interfaz gráfica.

📚 Documentación


🛠️ Requisitos

  • Node.js (Versión 18 o superior recomendada).

💻 Instalación y Configuración

Sigue estos pasos sencillos para poner en marcha el proyecto localmente o en un servidor de red:

  1. Instalar todas las dependencias (servidor y cliente en un solo comando):

    npm run install-all
    
  2. Iniciar en modo desarrollo (corre tanto la API Express como el cliente Vite en paralelo):

    npm run dev
    
  3. Acceder a la aplicación:

Nota: La API del backend se ejecuta en el puerto 3001 y el frontend se comunica de manera transparente mediante un Proxy.


🔒 Despliegue en Producción

Recomendamos usar Docker Compose para despliegues de producción, ya que incluye persistencia automática de volumen y una imagen multi-stage optimizada.

  1. Levantar el servicio:

    docker compose up -d --build
    
  2. Variables de entorno (.env):

Si vas a exponer el sistema en una red local o en internet, debes activar la seguridad usando el archivo .env:

API_KEY=tu_contraseña_secreta_super_segura
ALLOWED_ORIGIN=https://tu-dominio-frontend.com
DB_PATH=/data/data.db
UPLOADS_DIR=/data/uploads/
  • API_KEY: Activa la autenticación en todos los endpoints de la API.
  • ALLOWED_ORIGIN: Restringe el acceso CORS. Por defecto es http://localhost:3000.
  • DB_PATH y UPLOADS_DIR: Configuradas por defecto en el Dockerfile para apuntar al volumen montado /data, asegurando que la base de datos y archivos temporales sobrevivan a reinicios del contenedor.

📁 Estructura del Proyecto

sqlite-spreadsheet-sync/
├── package.json          # Dependencias y scripts globales de ejecución
├── server.js             # API REST en Express para operaciones SQLite e Import/Export
├── database.js           # Módulo de base de datos SQLite y helpers relacionales
├── data.db               # Archivo físico de la base de datos SQLite (se genera auto)
└── frontend/             # Código fuente de la interfaz React + Vite
    ├── package.json      # Dependencias del cliente
    ├── vite.config.js    # Proxy de comunicación configurado
    ├── index.html        # Plantilla principal HTML
    └── src/
        ├── main.jsx      # Entrada de ejecución React
        ├── App.jsx       # Componentes de UI, modales y lógica de comunicación
        └── App.css       # Estilos premium, animaciones y temas oscuros

📝 Comandos Útiles

  • Instalar backend: npm install
  • Instalar frontend: npm run install-frontend
  • Iniciar backend solo: npm run server (http://localhost:3001)
  • Iniciar frontend solo: npm run client (http://localhost:3000)
  • Ejecutar todo junto (Recomendado): npm run dev
  • Servidor MCP (stdio): npm run mcp (ver docs/MCP.md)

Recommended Servers

playwright-mcp

playwright-mcp

A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.

Official
Featured
TypeScript
Magic Component Platform (MCP)

Magic Component Platform (MCP)

An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.

Official
Featured
Local
TypeScript
Audiense Insights MCP Server

Audiense Insights MCP Server

Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.

Official
Featured
Local
TypeScript
VeyraX MCP

VeyraX MCP

Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.

Official
Featured
Local
graphlit-mcp-server

graphlit-mcp-server

The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.

Official
Featured
TypeScript
Kagi MCP Server

Kagi MCP Server

An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.

Official
Featured
Python
E2B

E2B

Using MCP to run code via e2b.

Official
Featured
Neon Database

Neon Database

MCP server for interacting with Neon Management API and databases

Official
Featured
Exa Search

Exa Search

A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.

Official
Featured
Qdrant Server

Qdrant Server

This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.

Official
Featured