IterableData

Name: IterableData
Author: datenoio

作者：datenoioバージョン 1.1.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.datenoio/iterabledata

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Streaming read, convert, and inspect 100+ formats. Install iterabledata[mcp] and run iterable-mcp.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "iterabledata": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "iterabledata"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add iterabledata -- uvx iterabledata

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "iterabledata": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "iterabledata"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "iterabledata": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "iterabledata"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月6日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント datenoio で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

その他のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの32461件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32461件のうち80%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32461件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

IterableDataは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.1.0）がレジストリに届いたのは8 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

クラウドで動く★ 211昨日更新

インストール

dotnet-mcp

作者：Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

パソコンで動く今日更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Iterable Data

Iterable Data is a Python library for reading and writing data files row by row in a consistent, iterator-based interface. It provides a unified API for working with various data formats (CSV, JSON, Parquet, XML, etc.) similar to csv.DictReader but supporting many more formats.

This library simplifies data processing and conversion between formats while preserving complex nested data structures (unlike pandas DataFrames which require flattening).

Features

Unified API: Single interface for reading/writing multiple data formats
Automatic Format Detection: Detects file type and compression from filename or content (magic numbers and heuristics)
Format Capability Reporting: Programmatically query format capabilities (read/write/bulk/totals/streaming/tables)
Support for Compression: Works seamlessly with compressed files
Preserves Nested Data: Handles complex nested structures as Python dictionaries
DuckDB Integration: Optional DuckDB engine for high-performance queries with pushdown optimizations
Pipeline Processing: Built-in pipeline support for data transformation
Encoding Detection: Automatic encoding and delimiter detection for text files
Bulk Operations: Efficient batch reading and writing
Native Batch Conversion: Opt-in columnar-to-columnar transfers with projection, row-range, and batch-size selection
Bounded Columnar I/O: Shared row/bulk cursors and configurable Parquet row groups keep large reads and writes bounded
Codec Performance Profiles: Choose fast, balanced, or max compression settings with effective-setting diagnostics
Table Listing: Discover available tables, sheets, and datasets in multi-table formats
Context Manager Support: Use with statements for automatic resource cleanup
DataFrame Bridges: Convert iterable data to Pandas, Polars, and Dask DataFrames with one-liner methods
Cloud Storage Support: Direct access to S3, GCS, and Azure Blob Storage via URI schemes
Database Engine Support: Read-only access to SQL and NoSQL databases (PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, MongoDB, Elasticsearch, etc.) as iterable data sources
Atomic Writes: Production-safe file writing with temporary files and atomic renames
Bulk File Conversion: Convert multiple files at once using glob patterns or directories
Progress Tracking and Metrics: Built-in progress bars, callbacks, and structured metrics objects
Error Handling Controls: Configurable error policies and structured error logging; malformed input raises typed errors by default instead of reading as empty datasets
Security Hardening: XXE-safe XML parsing, AST-whitelisted filter expressions, and explicit pickle trust acknowledgement
Performance Regression Gate: CI-enforced baselines for representative read/convert workloads
Container Formats: Stream records from TAR archives without extracting members to disk
Type Hints and Type Safety: Complete type annotations with typed helper functions for dataclasses and Pydantic models
Lakehouse Tables: Read and write Delta Lake, Iceberg, and DuckLake; read Hudi; experimental Apache Paimon tables plus Row/Mosaic file formats

Supported File Types

Core Formats

JSON - Standard JSON files
JSONL/NDJSON - JSON Lines format (one JSON object per line)
JSON-LD - JSON for Linking Data (RDF format)
CSV/TSV - Comma and tab-separated values
Annotated CSV - CSV with type annotations and metadata
CSVW - CSV on the Web (with metadata)
PSV/SSV - Pipe and semicolon-separated values
LTSV - Labeled Tab-Separated Values
FWF - Fixed Width Format
XML - XML files with configurable tag parsing
ZIP XML - XML files within ZIP archives
HTML - HTML files with table extraction

Binary Formats

BSON - Binary JSON format
MessagePack - Efficient binary serialization
CBOR - Concise Binary Object Representation
UBJSON - Universal Binary JSON
SMILE - Binary JSON variant
Bencode - BitTorrent encoding format
Avro - Apache Avro binary format (read & write)
Pickle - Python pickle format (untrusted input is unsafe; pass trust=True to acknowledge)

Columnar & Analytics Formats

Parquet - Apache Parquet columnar format
ORC - Optimized Row Columnar format
Arrow/Feather - Apache Arrow columnar format
GeoParquet - GeoParquet metadata-aware Parquet profile with geometry/CRS preservation
Lance - Modern columnar format optimized for ML and vector search
Vortex - Modern columnar format with fast random access
Paimon Row - Apache Paimon row format for O(1) row-number access
Paimon Mosaic - Apache Paimon columnar-bucket format for wide tables
Paimon - Apache Paimon warehouse/catalog tables
Delta Lake - Delta Lake format (read & write)
Iceberg - Apache Iceberg format (read & write)
DuckLake - DuckLake lakehouse tables (read & write)
Hudi - Apache Hudi format (read; writes deferred)

Database Formats

SQLite - SQLite database files
DBF - dBase/FoxPro database files
MySQL Dump - MySQL dump files
PostgreSQL Copy - PostgreSQL COPY format
DuckDB - DuckDB database files

Statistical Formats

SAS - SAS data files
Stata - Stata data files
SPSS - SPSS data files
R Data - R RDS and RData files
fst - R fst columnar on-disk frames (fst extra; experimental)
PX - PC-Axis format
ARFF - Attribute-Relation File Format (Weka format)
LIBSVM - Sparse labeled feature vectors (read & write)
NumPy - .npy / .npz array rows (read & write; npy extra)

Scientific Formats

NetCDF - Network Common Data Form for scientific data
CDF - NASA Common Data Format (space science)
HDF5 - Hierarchical Data Format
Zarr - Chunked array stores (zarr extra; experimental)
XYZ - Molecular/point coordinate tables
CIF - Crystallographic Information File (atom_site loops; experimental)
PDB - Protein Data Bank ATOM/HETATM records
MATLAB MAT - MATLAB .mat variables (mat extra; experimental)
SEG-Y - Seismic traces (geophysical extra; experimental)
GRIB2 - Meteorological messages (geophysical extra; experimental)
miniSEED - Seismological waveform windows (geophysical extra; experimental)

Geospatial Formats

GeoJSON - Geographic JSON format
GeoJSON Text Sequence - RFC 8142 line-delimited GeoJSON Features (.geojsonl, .geojsons); streaming-friendly
GeoPackage - OGC GeoPackage format
GML - Geography Markup Language
KML - Keyhole Markup Language
KMZ - KML Zipped (ZIP archive containing KML)
GPX - GPS Exchange Format (waypoints, routes, tracks)
Shapefile - ESRI Shapefile format
File Geodatabase - ESRI FileGDB layers via Fiona (geospatial extra; experimental)
MapInfo MIF - MapInfo Interchange Format (geospatial extra; experimental)
Esri ASCII Grid - Raster grids as cell or row records (.asc)
ArcInfo E00 - Interchange exports (experimental subset)
LAS - LiDAR point clouds (lidar extra; experimental)
BAG - Bathymetric Attributed Grid (hdf5 extra; experimental)
CZML - Cesium CZML document packets
FlatGeobuf - Streaming geospatial features with optional spatial-index filtering
MVT/PBF - Mapbox Vector Tiles
TopoJSON - Topology-preserving GeoJSON extension

RDF & Semantic Formats

JSON-LD - JSON for Linking Data
RDF/XML - RDF in XML format
Turtle - Terse RDF Triple Language
N-Triples - Line-based RDF format
N-Quads - N-Triples with context
TriG - RDF Triple Graph format
N3 - Notation3 RDF format
TriX - XML Triple RDF format
HDT - Header-Dictionary-Triples compact RDF (rdf extra; experimental)

Feed Formats

Atom - Atom Syndication Format
RSS - Rich Site Summary feed format

Network Formats

PCAP - Packet Capture format
PCAPNG - PCAP Next Generation format

Log & Event Formats

Apache Log - Apache access/error logs
CEF - Common Event Format
GELF - Graylog Extended Log Format
WARC - Web ARChive format
CDX - Web archive index format
ILP - InfluxDB Line Protocol
HTML - HTML files with table extraction

Email Formats

EML - Email message format
MBOX - Mailbox format
MHTML - MIME HTML format

Configuration Formats

INI - INI configuration files
TOML - Tom's Obvious Minimal Language
YAML - YAML Ain't Markup Language
HOCON - Human-Optimized Config Object Notation
EDN - Extensible Data Notation

Office Formats

XLS/XLSX - Microsoft Excel files
XLSB - Excel Binary format
ODS - OpenDocument Spreadsheet
Microsoft Access - Access .mdb / .accdb tables (access extra; experimental)
Lotus 1-2-3 - Legacy WK1 / .123 spreadsheets (experimental)

Business & Exchange Formats

EDI - X12 / EDIFACT segment streams (experimental)
IATI - Aid-transparency activity XML (xml extra; experimental)

CAD Formats

DXF - AutoCAD Drawing Exchange Format

Graph Formats

GraphML - Graph Markup Language
GEXF - Graph Exchange XML Format
DOT - GraphViz DOT format

Sequence & Alignment Formats

FASTA - Sequence format (protein/nucleotide)
FASTQ - Sequence with quality format
SAM - Sequence Alignment/Map (text)
BAM - Binary SAM format
Genomic VCF/BCF - Variant Call Format for genomic data (distinct from vCard .vcf; requires bio extra)
CRAM - Reference-compressed sequence alignments (requires alignment extra and an explicit reference when needed)
BED - BED3–BED12 genomic intervals
GFF3/GTF - Genomic feature annotations with coordinate and attribute preservation

Streaming & Big Data Formats

Kafka - Apache Kafka format
Pulsar - Apache Pulsar format
Flink - Apache Flink format
Beam - Apache Beam format
RecordIO - RecordIO format
SequenceFile - Hadoop SequenceFile
TFRecord - TensorFlow Record format
WebDataset - TAR shards grouped into ML sample dicts (format="webdataset"; experimental)

Protocol & Serialization Formats

Protocol Buffers - Google Protocol Buffers
Cap'n Proto - Cap'n Proto serialization
FlatBuffers - FlatBuffers serialization
FlexBuffers - FlexBuffers format
Thrift - Apache Thrift format
ASN.1 - ASN.1 encoding format
Ion - Amazon Ion format
OTLP JSON/Protobuf - OpenTelemetry traces, logs, and metrics export profiles (requires otlp extra)

Other Formats

TAR - Multi-file archive container (read-only; streams members without extracting to disk)
vCard (VCF) - Electronic business cards (RFC 6350); not genomic Variant Call Format
iCal - iCalendar format
LDIF - LDAP Data Interchange Format
TXT - Plain text files

See the formats documentation (or docs/docs/formats/ in this repo) for per-format parameters, record shapes, and extras.

Supported Compression Codecs

GZip (.gz)
BZip2 (.bz2)
LZMA (.xz, .lzma)
LZ4 (.lz4)
ZIP (.zip)
Brotli (.br)
ZStandard (.zst, .zstd)
Snappy (.snappy, .sz) — streaming decompression for framed files
LZO (.lzo, .lzop) — streaming decompression with legacy blob fallback
7z (.7z; requires py7zr via iterabledata[compression])

Requirements

Python 3.10+

Installation

pip install iterabledata

The PyPI package is iterabledata. Import iterable:

from i

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

IterableData

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

その他のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

dotnet-mcp

作者のREADME

Iterable Data

Features

Supported File Types

Core Formats

Binary Formats

Columnar & Analytics Formats

Database Formats

Statistical Formats

Scientific Formats

Geospatial Formats

RDF & Semantic Formats

Feed Formats

Network Formats

Log & Event Formats

Email Formats

Configuration Formats

Office Formats

Business & Exchange Formats

CAD Formats

Graph Formats

Sequence & Alignment Formats

Streaming & Big Data Formats

Protocol & Serialization Formats

Other Formats

Supported Compression Codecs

Requirements

Installation