
Grist
STDIOMCP server enabling language models to interact with Grist data API
MCP server enabling language models to interact with Grist data API
Un serveur MCP (Model Context Protocol) pour interagir avec l'API Grist. Ce serveur permet d'accéder et de manipuler les données Grist directement depuis des modèles de langage comme Claude.
mcp-server-grist/
├── docs/ # Documentation et fichiers de référence
│ └── grist_api.yml # Documentation de l'API Grist
├── archive/ # Fonctionnalités archivées
│ ├── christmas_order_tool.py # Outil de commandes de Noël (désactivé)
│ ├── grist_form_tools.py # Intégration des formulaires (désactivé)
│ └── grist_additional_tools.py # Outils additionnels (désactivé)
├── grist_mcp_server.py # Serveur MCP principal
├── requirements.txt # Dépendances Python
├── setup.py # Configuration du package
├── Dockerfile # Configuration Docker
├── .env.template # Template pour les variables d'environnement
└── README.md # Documentation
fastmcp
, httpx
, pydantic
, python-dotenv
pip install mcp-server-grist
git clone https://github.com/yourusername/mcp-server-grist.git cd mcp-server-grist pip install -r requirements.txt
docker build -t mcp/grist-mcp-server .
Créez un fichier .env
basé sur .env.template
avec les variables suivantes :
GRIST_API_KEY=votre_clé_api
GRIST_API_HOST=https://docs.getgrist.com/api
Vous trouverez votre clé API dans les paramètres de votre compte Grist.
Ajoutez ceci à votre claude_desktop_config.json
:
{ "mcpServers": { "grist-mcp": { "command": "python", "args": [ "-m", "grist_mcp_server" ] } } }
{ "mcpServers": { "grist-mcp": { "command": "docker", "args": [ "run", "--rm", "-i", "-e", "GRIST_API_KEY=votre_clé_api", "-e", "GRIST_API_HOST=https://docs.getgrist.com/api", "mcp/grist-mcp-server" ] } } }
list_organizations
: Liste les organisationslist_workspaces
: Liste les espaces de travaillist_documents
: Liste les documentslist_tables
: Liste les tableslist_columns
: Liste les colonneslist_records
: Liste les enregistrements avec tri et limiteadd_grist_records
: Ajoute des enregistrementsupdate_grist_records
: Met à jour des enregistrementsdelete_grist_records
: Supprime des enregistrementsfilter_sql_query
: Requête SQL optimisée pour le filtrage simple
execute_sql_query
: Requête SQL complexe
# Liste des organisations orgs = await list_organizations() # Liste des espaces de travail workspaces = await list_workspaces(org_id=1) # Liste des documents docs = await list_documents(workspace_id=1) # Liste des tables tables = await list_tables(doc_id="abc123") # Liste des colonnes columns = await list_columns(doc_id="abc123", table_id="Table1") # Liste des enregistrements avec tri et limite records = await list_records( doc_id="abc123", table_id="Table1", sort="name", limit=10 ) # Filtrage simple avec filter_sql_query filtered_records = await filter_sql_query( doc_id="abc123", table_id="Table1", columns=["name", "age", "status"], where_conditions={ "organisation": "OPSIA", "status": "actif" }, order_by="name", limit=10 ) # Requête SQL complexe avec execute_sql_query sql_result = await execute_sql_query( doc_id="abc123", sql_query=""" SELECT t1.name, t1.age, t2.department FROM Table1 t1 JOIN Table2 t2 ON t1.id = t2.employee_id WHERE t1.status = ? AND t1.age > ? ORDER BY t1.name LIMIT ? """, parameters=["actif", 25, 10], timeout_ms=2000 ) # Ajout d'enregistrements new_records = await add_grist_records( doc_id="abc123", table_id="Table1", records=[{"name": "John", "age": 30}] ) # Mise à jour d'enregistrements updated_records = await update_grist_records( doc_id="abc123", table_id="Table1", records=[{"id": 1, "name": "John", "age": 31}] )
list_organizations
, list_workspaces
, list_documents
list_tables
, list_columns
list_records
filter_sql_query
execute_sql_query
add_grist_records
update_grist_records
delete_grist_records
Le serveur MCP Grist est conçu pour :
Les contributions sont les bienvenues ! Voici comment contribuer :
Ce serveur MCP est sous licence MIT.