In una guida precedente, abbiamo illustrato come dare a un’IA in esecuzione locale pieno accesso al tuo filesystem e ai PDF — tutto senza inviare nulla a un servizio IA commerciale come ChatGPT o Claude. Se non l’hai ancora letta, vale la pena iniziare da lì, poiché questa guida si basa direttamente su quel fondamento.
Oggi facciamo un passo avanti. Collegheremo la tua IA locale ai fogli di calcolo Excel — in modo che possa leggere dati, scrivere nuovi fogli, creare report e ragionare sulle tue cartelle di lavoro — e le daremo anche la capacità di leggere documenti Word, presentazioni PowerPoint e file OpenDocument di LibreOffice. Tutto in esecuzione sulla tua macchina, senza che i dati lascino la tua rete.
Gli strumenti che utilizzeremo sono gratuiti, open-source e richiedono circa dieci minuti per essere configurati. Uno di questi è persino pubblicato da Microsoft stessa.
Cosa installerai e perché due strumenti invece di uno
Se cerchi uno strumento IA che legga file Excel, scriva formule, gestisca documenti Word e comprenda diapositive PowerPoint in un unico pacchetto — non lo troverai. Questo ecosistema non funziona così. Invece, combini strumenti piccoli e mirati, ognuno dei quali fa una cosa molto bene. Questa è in realtà un punto di forza, non una limitazione, perché ogni componente è attivamente mantenuto da persone che si preoccupano specificamente di quel formato.
Ecco cosa installeremo e cosa offre ciascuno:
| Strumento | Editore | Formati | Lettura | Scrittura |
|---|---|---|---|---|
| excel-mcp-server | Open source | XLSX | ✅ Sì | ✅ Sì |
| markitdown-mcp | Microsoft (ufficiale) | DOCX, PPTX, XLSX, XLS, PDF, HTML, CSV, immagini, audio, EPub… | ✅ Sì | ❌ Solo lettura |
In breve: usa excel-mcp-server quando vuoi che l’IA lavori effettivamente all’interno di un foglio di calcolo — leggendo valori, scrivendo dati, creando fogli, costruendo formule. Usa markitdown-mcp quando vuoi leggere il contenuto di qualsiasi file Office o documento e ragionarci sopra — anche se hai solo bisogno di estrarre il testo da un contratto Word o da una presentazione PowerPoint.
Prerequisiti
Prima di iniziare, assicurati di avere:
- LM Studio installato e in esecuzione con almeno un modello caricato. Se non l’hai ancora configurato, la guida precedente lo spiega da zero.
- Python 3.10 o successivo. Apri un terminale (
Win + R→ digitacmd→ Invio) ed eseguipython --versionper verificare. Se non è installato, scaricalo da python.org — assicurati di selezionare “Aggiungi Python al PATH” durante l’installazione. - Node.js — necessario per gli strumenti della guida precedente, probabilmente già installato. Esegui
node --versionper confermare.
Questo è tutto. Non è richiesta alcuna licenza Microsoft Excel. Nessun abbonamento a Office. Questi strumenti funzionano completamente in modo indipendente da qualsiasi software Office installato.
1. Installa uv — il runner di pacchetti Python
Entrambi i server MCP che installeremo sono basati su Python e funzionano meglio attraverso uno strumento chiamato uv. Se hai già usato
npx
per i pacchetti Node.js, uv è la stessa idea per Python — scarica ed esegue pacchetti su richiesta, mantiene tutto isolato ed evita i soliti problemi di gestione degli ambienti Python.
Per installare uv su Windows, apri un terminale ed esegui:
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"Chiudi e riapri il terminale dopo l’installazione, quindi verifica che funzioni:
uvx --versionDovresti vedere un numero di versione. Se il comando non viene trovato, potrebbe essere necessario aggiungere la directory di installazione di uv al PATH — per impostazione predefinita si installa in
C:\Utenti\NomeUtente\.local\bin\
e Windows ti avviserà durante l’installazione se è necessario un aggiornamento del PATH.
Suggerimento: uv è significativamente più veloce di pip e gestisce automaticamente i conflitti di dipendenza. Una volta che lo avrai usato, probabilmente non tornerai mai più a pip semplice per eseguire strumenti.
2. Aggiungi il server Excel MCP a LM Studio
excel-mcp-server è un pacchetto Python con oltre 3.500 stelle su GitHub che dà alla tua IA pieno accesso in lettura/scrittura alle cartelle di lavoro Excel. Supporta tutto ciò che ci si aspetta — lettura di valori e formule di celle, scrittura di dati, creazione di nuovi fogli, creazione di grafici, impostazione di tabelle pivot, applicazione di formattazione condizionale e gestione di tabelle con nome. Nessuna installazione di Excel richiesta; utilizza la libreria
openpyxl
internamente.
Apri il file di configurazione MCP di LM Studio. Su Windows si trova in:
C:\Utenti\NomeUtente\.lmstudio\mcp.jsonSostituisci
NomeUtente
con il tuo effettivo nome utente Windows. Aprilo in qualsiasi editor di testo (Blocco note va bene, anche se VS Code o Notepad++ ti daranno l’evidenziazione della sintassi JSON). Vedrai un blocco
mcpServers
esistente. Aggiungi la seguente voce al suo interno, insieme a eventuali server già presenti:
"excel": {
"command": "C:\\Utenti\\NomeUtente\\.local\\bin\\uvx.exe",
"args": ["excel-mcp-server", "stdio"]
}Importante — barre inverse in JSON: Nei file JSON, ogni barra inversa in un percorso Windows deve essere scritta come due barre inverse (
\\
). Una singola barra causerà un errore di parsing e il server non si caricherà. Quindi
C:\Utenti\
diventa
C:\\Utenti\\
. Verifica attentamente questo passaggio, specialmente se incolli il percorso da Esplora file.
Per trovare il percorso esatto del tuo
uvx.exe
, apri un terminale ed esegui:
where uvxStampherà qualcosa come
C:\Utenti\NomeUtente\.local\bin\uvx.exe
. Usa quel percorso esatto, con le doppie barre inverse, nella tua configurazione.
Il tuo
mcp.json
dovrebbe ora assomigliare a questo (altre voci omesse per chiarezza):
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\", "E:\\"]
},
"excel": {
"command": "C:\\Utenti\\NomeUtente\\.local\\bin\\uvx.exe",
"args": ["excel-mcp-server", "stdio"]
}
}
}3. Aggiungi il server MarkItDown MCP
markitdown-mcp è un progetto open-source ufficiale di Microsoft. Il suo compito è apparentemente semplice: prendere qualsiasi file di documento e convertirlo in testo Markdown pulito. Sembra modesto finché non guardi l’elenco dei formati. Gestisce DOCX, PPTX, XLSX, XLS, PDF, HTML, CSV, XML, immagini (con OCR), file audio (con trascrizione vocale), archivi ZIP, EPub e persino URL YouTube. Fino a quando c’è testo nel file, MarkItDown lo estrarrà.
Per il lavoro con documenti IA, questo è estremamente utile. Puoi chiedere al tuo modello locale di riassumere un contratto Word, estrarre i punti d’azione da una presentazione PowerPoint, confrontare due versioni di un rapporto o rispondere a domande su qualsiasi documento nel tuo archivio — tutto senza che questi file lascino mai la tua macchina.
Aggiungilo allo stesso file
mcp.json
, all’interno di
mcpServers
:
"markitdown": {
"command": "C:\\Utenti\\NomeUtente\\.local\\bin\\uvx.exe",
"args": ["markitdown-mcp"]
}Quando chiami questo strumento, farai riferimento ai file utilizzando il formato URI
file:///
. Ad esempio, per leggere un documento Word in
E:\Documenti\contratto.docx
, passeresti:
file:///E:/Documenti/contratto.docxNota le barre in avanti qui — questo è lo standard URI, non la notazione dei percorsi Windows. Lo strumento gestisce la conversione internamente, quindi devi solo usare quel formato quando lo indirizzi a un file.
Suggerimento: Se hai anche configurato il filesystem MCP della guida precedente, puoi chiedere all’IA di trovare prima un file usando lo strumento filesystem, quindi passare quel percorso a markitdown per leggerlo. Combinare gli strumenti in questo modo è il punto in cui l’IA locale inizia davvero a sembrare potente.
Dopo aver aggiunto entrambe le voci, il tuo blocco
mcpServers
completo dovrebbe essere simile a questo:
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\", "E:\\"]
},
"excel": {
"command": "C:\\Utenti\\NomeUtente\\.local\\bin\\uvx.exe",
"args": ["excel-mcp-server", "stdio"]
},
"markitdown": {
"command": "C:\\Utenti\\NomeUtente\\.local\\bin\\uvx.exe",
"args": ["markitdown-mcp"]
}
}
}Salva il file.
4. Riavvia LM Studio e verifica
Chiudi completamente LM Studio e riaprilo — un semplice ricaricamento non è sempre sufficiente perché le modifiche alla configurazione MCP abbiano effetto. Una volta riavviato, avvia una nuova chat e cerca l’indicatore degli strumenti MCP, di solito un’icona a forma di chiave inglese o un conteggio degli strumenti vicino al campo di input. Se vedi
excel
e
markitdown
elencati, i server si sono connessi con successo.
Prova un rapido test. Chiedi al tuo modello qualcosa come:
Crea un nuovo file Excel in C:\Utenti\NomeUtente\Desktop\test.xlsx con un foglio chiamato "Riepilogo" e tre colonne: Data, Articolo e Importo.
Aggiungi tre righe di esempio con dati.Se funziona, troverai il file sul tuo Desktop quando l’IA conferma di aver finito. Aprilo in Excel o LibreOffice per verificare il contenuto — dovresti vedere un foglio di calcolo correttamente formattato, creato interamente dalla tua IA locale senza alcun coinvolgimento del cloud.
Per MarkItDown, prova:
Leggi il file in file:///C:/Utenti/NomeUtente/Documenti/un-rapporto.docx e dammi un riassunto in due paragrafi.Sostituisci con qualsiasi percorso di documento reale che hai. Se il server funziona, riceverai un riassunto basato sul contenuto effettivo di quel file.
Cosa puoi effettivamente fare con questo
Una volta che questi strumenti sono in esecuzione, alcuni casi d’uso diventano immediatamente praticabili che prima non erano possibili con un modello locale.
Analisi di fogli di calcolo e reportistica
Punta l’IA a una cartella di lavoro e chiedile di riassumere le tendenze, segnalare anomalie, calcolare totali tra i fogli o generare un foglio di report mensile dai dati grezzi. Poiché excel-mcp-server dà all’IA accesso in scrittura, non si limita a descrivere cosa farebbe — lo fa effettivamente. Chiedi una tabella pivot e la costruisce.
Revisione di contratti e documenti
Carica una cartella di documenti Word — contratti con fornitori, accordi di servizio, policy HR — e chiedi all’IA di estrarre i termini chiave, confrontare le clausole o segnalare qualsiasi cosa che differisca da un modello standard. Con MarkItDown che gestisce l’estrazione del testo, l’IA lavora dal contenuto effettivo del documento piuttosto che da un riassunto che hai digitato tu.
Estrazione dati cross-formato
Molte aziende hanno dati intrappolati in formati obsoleti — file XLS dei primi anni 2000, report ODT di LibreOffice, presentazioni PPT che contengono tabelle finanziarie, esportazioni PDF da software contabile. MarkItDown gestisce tutti questi. Puoi chiedere all’IA di trovare valori in una dozzina di tipi di file diversi e consolidarli in un unico foglio di calcolo pulito, senza aprire un singolo file tu stesso.
Generazione automatica di documenti
Fornisci all’IA un dataset e chiedile di produrre un report Excel formattato — con intestazioni, colonne stilizzate, righe di riepilogo e formattazione condizionale per evidenziare i valori anomali. excel-mcp-server supporta tutto questo e puoi descrivere l’output in linguaggio semplice senza scrivere una sola riga di Python o VBA.
Perché questo è importante per i flussi di lavoro aziendali con documenti
La maggior parte delle aziende gestisce le proprie operazioni con fogli di calcolo e documenti Office. Budget, piani di progetto, registri clienti, liste di inventario, file HR, report del consiglio — tutto vive in file XLSX e DOCX su unità condivise o macchine locali. E la maggior parte di questi dati non viene mai analizzata correttamente perché richiederebbe troppo tempo per farlo manualmente, e caricarli su un servizio IA commerciale è vietato dalla policy, scomodo per motivi di conformità o semplicemente sconsigliato quando i dati sono sensibili.
La configurazione descritta in questa guida capovolge questa situazione. La tua IA vive dove vivono già i tuoi dati — sul tuo hardware — e può lavorare su tutta la tua libreria di documenti senza mai toccare un server esterno.
Per le piccole e medie imprese, questo è un vero e proprio cambiamento di produttività. Un imprenditore può chiedere alla propria IA locale di esaminare le fatture dell’anno scorso, riassumere i modelli di pagamento e produrre un riepilogo Excel — un’attività che potrebbe richiedere un giorno a un amministrativo — e farlo in pochi minuti. Un responsabile operativo può far revisionare all’IA una pila di contratti con i fornitori e segnalare quelli che includono clausole di rinnovo automatico. Un analista finanziario può far consolidare all’IA i dati di una dozzina di fogli di calcolo regionali in un’unica vista consolidata.
Niente di tutto ciò richiede un abbonamento cloud, una chiave API o un accordo sul trattamento dei dati. I documenti rimangono esattamente dove sono già e l’IA lavora direttamente con essi.
Per le aziende in settori regolamentati — sanità, finanza, legale, servizi pubblici — questa non è solo una comodità. È spesso l’unico modo per utilizzare l’IA sui dati di produzione, senza innescare problemi di conformità. GDPR, obblighi NDA, norme specifiche di settore sulla gestione dei dati e la semplice sensibilità competitiva puntano tutte nella stessa direzione: l’IA deve venire ai dati, non il contrario.
Andare oltre con l’IA personalizzata
La configurazione a due strumenti di questa guida è una solida base che funziona bene subito. Ma se stai pensando di applicare questo tipo di capacità a livello aziendale — in un team, integrata con i tuoi sistemi esistenti, con controlli di accesso adeguati e prestazioni affidabili — c’è molto di più da progettare.
La scelta del modello locale giusto è importante, perché alcuni sono sostanzialmente migliori di altri nelle attività con dati strutturati. Impostare un livello di recupero significa che l’IA può rispondere a domande su centinaia di fogli di calcolo e documenti contemporaneamente, non solo su quello a cui la stai puntando in quel momento. E collegare questi strumenti ai tuoi flussi di lavoro aziendali effettivi — il tuo CRM, il tuo ERP, il tuo sistema di gestione progetti — è dove si verificano i veri guadagni di efficienza.
Questi sono i tipi di implementazioni IA personalizzate che progettiamo e costruiamo in Shambix.
Se sei uno sviluppatore, questa guida ti offre tutto ciò di cui hai bisogno per continuare da solo. Se rappresenti un’azienda che sta guardando questo e pensando a come potrebbe essere una versione di livello produttivo — una che sia affidabile, sicura e realmente integrata nel modo in cui il tuo team lavora — saremo lieti di avere una conversazione.