Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Local data runtime for AI agents: query CSV, Excel, Parquet and JSON files with DuckDB SQL.
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。
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。
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。
作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。
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。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント melihbirim で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.7.2)がレジストリに届いたのは7 日前です。
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Rustも必要です。
同じカテゴリには:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
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
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
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。
The local data runtime for AI agents.
Point it at a folder of CSV, Parquet, JSON, or TSV files — your AI can now query them with real SQL instead of hallucinating.
Works as an MCP server for Claude Code, Cursor, RooCode, and Copilot. Also ships as a standalone CLI for interactive data exploration. Powered by DuckDB. Files never leave your machine.
MIT licensed.
# macOS / Linux
curl -fsSL https://pipetable.com/install | sh
irm https://pipetable.com/install.ps1 | iex
cargo install pipetable
claude mcp add pipetable pipetable mcp
{
"mcpServers": { "pipetable": { "command": "pipetable", "args": ["mcp"] } } }
{
"servers": { "pipetable": { "type": "stdio", "command": "pipetable", "args": ["mcp"] } } }
Once configured, your AI can:
scan_folder — register all data files in a folderlist_datasets — see schemas and column typesget_schema — inspect a specific table with sample rowsexecute_sql — run real DuckDB SQL against your filesResults are ground truth from DuckDB, not generated.
pipetable ~/data/
SQL and natural language at the > prompt. SQL always works. Natural language requires Ollama running locally.
> SELECT region, SUM(revenue) AS total FROM sales GROUP BY 1 ORDER BY 2 DESC
4 row(s)
region total ───────────── EU 141000 US 32000 APAC 17000
show me top 5 customers by revenue
Using: customers, sales Thinking..... SELECT c.name, SUM(s.revenue) AS total FROM customers c JOIN sales s ON s.customer_id = c.id GROUP BY c.name ORDER BY total DESC LIMIT 5 ... → piped as _last
Every query saves its result as _last — a live DuckDB view you can query further:
> SELECT * FROM sales WHERE region = 'EU'
... → piped as _last
show me top 3 from _last
Using: _last Thinking.....
| Command | Description |
|---|---|
.scan | Load a folder or file (Tab completes) |
.datasets | List loaded datasets |
.schema | Columns + sample rows |
.drop | Remove a dataset from the session |
.use | Focus NL queries on specific datasets |
.remove | Remove from focus |
.clear | Reset focus to all datasets |
.model | Switch Ollama model |
.help | Show help |
Tab completes dataset names after FROM, JOIN, .schema, .drop, .use.
pipetable ask "who has the highest revenue?" ~/data/
pipetable ask "SELECT * FROM sales LIMIT 5" ~/data/
Set any one of these — pipetable auto-detects:
# Claude (best quality)
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
export OPENAI_API_KEY=sk-... export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:1234 # optional, for local endpoints
ollama pull qwen2.5-coder:1.5b ollama serve
Priority: Anthropic → OpenAI-compatible → Ollama. SQL and MCP work without any of them.
CSV, Parquet, JSON, NDJSON, TSV, Excel (xlsx, xls, xlsm). Files up to 2GB. Folders scanned up to 3 levels deep. Hidden files and common noise directories (node_modules, target, .git) are skipped automatically.
MIT
mcp-name: io.github.melihbirim/pipetable