Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
Descripción del creador (original en inglés)
Fake, mock and test data generator: CSV, JSON, SQL from a .tdc config, made locally by TDCv2.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"tdcv2": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add tdcv2 -- npx -y tdcv2-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"tdcv2": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"tdcv2": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub NickLiapin, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.7) llegó al registro hace 3 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
A data generator for your coding agent: fake, mock, synthetic and test data with TDCv2 — realistic names, emails, addresses, phone numbers, IBANs and more. The agent writes a small .tdc config, the TDCv2 engine generates the rows on your machine, and the same config gives the same file, byte for byte, every time you run it. CSV, JSON, SQL inserts or any text format; fields that agree with each other; exact shares; related tables; data packs for 95 languages and 198 countries. Think Faker, but for whole datasets: database seeds, test fixtures, demo data.
Two parts, one version:
skills/tdcv2);tdcv2-mcp — the same, as tools: check a config, generate, find and install data packs, summarise a file, read the docs (mcp/).Claude Code and Cowork — the plugin brings both the skill and the server. The simplest way: in claude.ai or the Claude app, Customize → Plugins → Discover, find TDCv2 — Fake & Test Data Generator, Add; Claude Code picks it up at the next session and keeps it updated. Or from this repository's marketplace:
claude plugin marketplace add NickLiapin/tdcv2-agents
claude plugin install tdcv2@tdcv2
Install one way, not both — otherwise the skill loads twice and two servers start.
Codex, Copilot, Gemini CLI, Cursor and other agents that read skills — put the skill where your agent looks for it:
npx -y tdcv2-mcp@0.1.7 install-skill # ~/.claude/skills/tdcv2
npx -y tdcv2-mcp@0.1.7 install-skill --agents # ~/.agents/skills/tdcv2 npx -y tdcv2-mcp@0.1.7 install-skill --project # ./.claude/skills/tdcv2 npx -y tdcv2-mcp@0.1.7 install-skill --dir
Any MCP client (Claude Desktop, Cursor, VS Code…):
{ "mcpServers": { "tdcv2": { "command": "npx", "args": ["-y", "tdcv2-mcp@0.1.7"] } } }
Claude Desktop starts servers in /: add "env": {"TDCV2_PROJECT": "/path/to/project"} to that entry so the files have a folder to go to. On Windows use "command": "npx.cmd" if the client cannot start npx. Everything needs Node.js 20 or newer.
Step by step for each agent and client: TDC for AI agents.
Then ask in plain words — *"500 customers from 20 countries as CSV"*, *"a pytest test for validate_user on 50 different users"* — and the agent takes it from there: writes the config, checks it with the engine, generates, and hands you the file together with the config that reproduces it.
The engine runs locally. Neither the skill nor the server sends your data or your configs anywhere. The server reads .tdc files and writes generated files only inside the project folder it is started in.
Network access, all of it:
npx -y tdcv2-mcp@0.1.7, its own version (scripts/mcp-launch.mjs), so the first start downloads that exact version and its dependencies, the TDCv2 engine among them, from the npm registry;npx -y tdcv2-mcp@0.1.7 … in the commands above does the same, and so does npx -y tdcv2@0.3.7 …, the exact engine version the agent runs;raw.githubusercontent.com;tdcv2 pack add (through the server: tdc_pack_add, which your client asks you to allow); sends the named values to that URL — only if someone writes such a config.Nothing else is fetched, and nothing is sent. The full policy: PRIVACY.md.
This release, 0.1.7, is checked against TDCv2 0.3.7. The skill's reference is built from the engine's documentation for that version; with another engine version the agent reads that version's pages, and the engine's own check has the last word.
MIT