Dataset Explorer

Name: Dataset Explorer
Author: khanarmaghanrasheed-18

von khanarmaghanrasheed-18Version 0.2.2i★ 0iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.khanarmaghanrasheed-18/dataset-explorer

So installierst du es

What it does

Local MCP analysis for CSV, TSV, Excel, JSON and Parquet: summaries, outliers and relationships.

Connects Läuft auf deinem Computer
Account or key No key needed
Category Datenbanken & Datensätze

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

3/3 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer · ✓ Befehle geprüft am 13. Nov. 2026

Zuerst: Welche KI nutzt du?

ClaudeWeb · App · HandyChatGPTWebClaude CodeTerminalCursorCode-EditorVS CodeCode-EditorAndereAndere Apps

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Dataset Explorer für Claude auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "dataset-explorer": { "command": "uvx", "args": [ "dataset-explorer-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Dataset Explorer wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen
SettingsDeveloperEdit Config
Erledigt

Diese Einstellungen einfügen und speichern

{
  "mcpServers": {
    "dataset-explorer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataset-explorer-mcp"
      ]
    }
  }
}

Erledigt

Claude beenden und neu öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Dataset Explorer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude sagt, dass es Dataset Explorer nutzt, oder ein Werkzeug von Dataset Explorer in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Dataset Explorer noch nicht verbinden

Dataset Explorer läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Dataset Explorer verbinden kann

Schritte für Claude →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
Schritte für Claude Code →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für Cursor →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)
Schritte für VS Code →Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Datenbanken & Datensätze, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Supabase✓ ChatGPT
Appwrite MCP✓ ChatGPT
Pg Aiguide✓ ChatGPT

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Claude Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Dataset Explorer für Claude Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): claude mcp add --scope user dataset-explorer -- uvx dataset-explorer-mcp 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Dataset Explorer wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Terminal öffnen
Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen
Erledigt

Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

claude mcp add --scope user dataset-explorer -- uvx dataset-explorer-mcp

Erledigt

/mcp in Claude Code eingeben
Dataset Explorer sollte in der Liste als verbunden erscheinen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Dataset Explorer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Dataset Explorer nutzt, oder ein Werkzeug von Dataset Explorer in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen Cursor-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Dataset Explorer für Cursor auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "mcpServers": { "dataset-explorer": { "command": "uvx", "args": [ "dataset-explorer-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Dataset Explorer wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Mit diesem Button Cursor öffnen
In Cursor öffnen
Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Dataset Explorer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn Cursor sagt, dass es Dataset Explorer nutzt, oder ein Werkzeug von Dataset Explorer in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Python (uv) auf deinem Computer (nur einmal)

Von der KI installieren lassen

Kopiere diese Nachricht in einen VS Code-Chat. Die KI prüft deinen Rechner, sagt dir, welche Datei sie ändert, und wartet jedes Mal auf dein OK.

Installiere bitte den MCP server Dataset Explorer für VS Code auf diesem Rechner, in dieser Reihenfolge: 1) Prüfe uv mit uv --version. Fehlt es, sag mir, dass ich es von https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/ installiere; installiere es nicht selbst. 2) Verwende nur diese Konfiguration (von PopNx MCP geprüft): { "servers": { "dataset-explorer": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "dataset-explorer-mcp" ] } } } 3) Nenne mir den vollständigen Pfad der Datei, die du änderst, oder den Befehl, den du ausführst, und warte auf mein OK. 4) Kein Schlüssel nötig. 5) Führe das Vereinbarte aus und prüfe, dass die Tools von Dataset Explorer wirklich erscheinen.

Diese Nachricht enthält keinen Schlüssel. Wird einer gebraucht, bittet dich die KI, ihn selbst in die Datei oder das Feld der App einzufügen.

1
uv installieren (falls noch nicht vorhanden)
Schon installiert? Zuerst prüfen · Öffne das Terminal, gib diesen Befehl ein und drücke Enter
uv --version
- Eine Versionsnummer wie uv … = installiert, diesen Schritt überspringen
- "command not found" (unter Windows "is not recognized") = noch nicht installiert, oder gerade installiert und das Terminal muss neu geöffnet werden
So öffnest du das Terminal
Mac: ⌘ + Leertaste drücken, Terminal eingeben, Enter
Windows: Start öffnen, Windows PowerShell eingeben, dann Öffnen
Noch nicht installiert: uv hat keinen Klick-Installer. Kopiere den Einzeiler für dein System (macOS oder Windows) von der offiziellen uv-Seite ins Terminal · Python muss nicht extra installiert werden, uv lädt es bei Bedarf selbst
Download-Seite von uv öffnen ↗
Danach das Terminal schließen, neu öffnen und denselben Befehl erneut ausführen. Es muss eine Versionsnummer erscheinen: uv --version
Einmal installieren, gilt für alles, was uv braucht
Erledigt
Mit diesem Button VS Code öffnen
In VS Code öffnen
VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install
Erledigt
KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen
Erledigt
Ausprobieren
Nutze Dataset Explorer und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache
✓ Wenn VS Code sagt, dass es Dataset Explorer nutzt, oder ein Werkzeug von Dataset Explorer in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Dataset Explorer nutzen💬 Diskussion →

Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add --scope user dataset-explorer -- uvx dataset-explorer-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "dataset-explorer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataset-explorer-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "dataset-explorer": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataset-explorer-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "dataset-explorer": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "dataset-explorer-mcp"
      ]
    }
  }
}

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

GitHub-Sterne i: 0
Downloads pro Wochei: 40/Wo.
Lizenz i: MIT
Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Neueste Versioni: 0.2.2
Kategoriei: Datenbanken & Datensätze
In der Registry veröffentlichti: 9. Okt. 2026
Code zuletzt geänderti: 14. Nov. 2026
Entwickler: khanarmaghanrasheed-18
Pakete: pypi: dataset-explorer-mcp
Repo: khanarmaghanrasheed-18/MCP-Dataset-Explorer
Registry-Status: Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

Claude Goose LM Studio Msty Studio Cherry Studio Cursor VS Code + GitHub Copilot Visual Studio Windsurf (Devin Desktop)Zed Kiro Cline Continue JetBrains AI Assistant Claude Code Codex CLI Gemini CLI OpenCode nodecode Warp LibreChat Raycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 16. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto khanarmaghanrasheed-18 bestätigt, dem das Repo gehört
✓ Bestanden
Wird noch gepflegt
Code zuletzt geändert: vorgestern
✓ Bestanden
Hat eine Lizenz
Nutzt MIT
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Keine Einträge auf OSV.dev für dataset-explorer-mcp@0.2.2

Prüft nur diese Paketversion, nicht alle Abhängigkeiten · geprüft 15. Nov. 2026

Was wir prüfen → · JSON

Entwickler: neue Prüfung anfordern oder falsche Angaben melden

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Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

Mehr Sterne als 0 % der anderen 1204 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 57 % der anderen 1204 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1204 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Dataset Explorer sicher?

Er hat 3 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vorgestern geändert, und die neueste Version (0.2.2) kam vor 38 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: QueryWeaver, Supabase, Neon, DBCode, Keboola MCP

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Dataset Explorer — MCP server for local data analysis

Download on PyPI · Official MCP Registry · Glama directory

Ask your AI assistant questions about a dataset on your computer. Dataset Explorer does the calculations so your assistant can explain what is in the file, what needs attention, and which columns are related.

For example: "Explore my sales file. Are any values missing? Are there repeated rows? Which columns are related to revenue?"

Your original file stays unchanged. There is no website to host and no Gemini API key to set up.

What can it help with?

Summarize your data, including row counts, columns, averages, and medians.
Find missing values, repeated rows, and unusual numbers.
Look closely at a column you care about.
Compare columns and explore their relationships.

Supported files: CSV, TSV, Excel (`.xlsx` and `.xls`), JSON, and Parquet. For Excel, the first worksheet is used. JSON files should contain table-like data.

Get started

1. Install it

You need Python 3.10 or newer. Run this in a terminal:

python -m pip install dataset-explorer-mcp

This downloads Dataset Explorer and the libraries it needs. You can also find it on PyPI.

2. Connect your AI assistant

Use Claude Desktop, Cursor, or VS Code with Copilot. These apps can connect to local tools through MCP. Choose your app below for the settings to add.

Claude Desktop or Cursor

For Claude Desktop, open Settings > Developer > Edit Config. For Cursor, use its MCP settings or the .cursor/mcp.json file in your project. Add this entry to your configuration, keeping any servers you already have:

"mcpServers": { "dataset-explorer": { "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server"] } } }

VS Code with Copilot

Create or open .vscode/mcp.json in your project and add this server:

"servers": { "dataset-explorer": { "type": "stdio", "command": "python", "args": ["-m", "mcp_server"] } } }

Restart your app or reload its MCP settings. It will start Dataset Explorer for you. If it cannot find Python, see the quick fixes below.

3. Ask about a file

Give your assistant the full path to the file and ask your question:

Use Dataset Explorer to summarize C:/Users/YourName/Downloads/sales.csv.

Check for missing values and repeated rows, then explain the results.

On macOS or Linux, use a path such as /Users/yourname/data/sales.csv or /home/yourname/data/sales.csv.

The file must be on the computer where the server runs. Your assistant may send the calculated results to its AI provider according to that app's settings.

How does it find relationships?

It calculates established statistics directly from your dataset:

Pearson correlation: how two numeric columns move together.
Eta squared: how numeric values differ between groups.
Cramer's V: how two category columns are related.

It chooses the method to suit the columns. These results help you spot patterns; they do not prove that one thing causes another. Results depend on the data you provide.

Quick fixes

Python or the package cannot be found: run python -c "import sys; print(sys.executable)" in the terminal where you installed it. Use the printed path in place of python in your app's configuration. On Windows, use forward slashes in that path.
File not found: give the full file path and check that your assistant has permission to read it.
No tools appear: reload the MCP settings and check your app's server logs.
The terminal seems idle: that is normal. This server waits for your assistant to connect; it does not open a chat window of its own.

Large files need enough memory because the server loads the dataset for each request.

For developers: tools and running from source

The server uses local stdio. Start it with dataset-explorer-mcp or python -m mcp_server. Logs go to stderr; stdout carries MCP messages.

Its ten tools are get_dataset_overview, dataset_shape, dataset_statistical_summary, inspect_Column, analyze_target, duplicate_finder, analyze_missing_values, find_correlations, detect_outliers, and screen_target_relationships. Every tool accepts a local file path. A guide is available at dataset://guide, along with an explore_dataset prompt.

After cloning this repository:

python -m pip install -e ".[dev]"

python -m pytest -q python mcp_server.py

Build a package with python -m build.

MIT licensed. See LICENSE.

Dataset Explorer

What it does

Installation

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

Diese Einstellungen einfügen und speichern

Claude beenden und neu öffnen

Ausprobieren

Das kannst du stattdessen tun

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Terminal öffnen

Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

/mcp in Claude Code eingeben

Ausprobieren

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button Cursor öffnen

KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

uv installieren (falls noch nicht vorhanden)

Mit diesem Button VS Code öffnen

KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

Ausprobieren

Auf deinem Computer installiert

Auf einen Blick

Welche Apps ihn nutzen können

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Veröffentlichte Schwachstellen (OSV.dev)

Diskussion

Nutzerbewertungen

Im Vergleich mit anderen in Datenbanken & Datensätzei

Häufige Fragen

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QueryWeaver

Supabase

Neon

DBCode

Keboola MCP

README vom Entwickler

Dataset Explorer — MCP server for local data analysis

What can it help with?

Get started

1. Install it

2. Connect your AI assistant

3. Ask about a file

How does it find relationships?

Quick fixes