Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
作者による説明(英語の原文)
Fake, mock and test data generator: CSV, JSON, SQL from a .tdc config, made locally by TDCv2.
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。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
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": {
"tdcv2": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add tdcv2 -- npx -y tdcv2-mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"tdcv2": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"tdcv2": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"tdcv2-mcp"
]
}
}
}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。
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。
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 NickLiapin 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(0.1.7)がレジストリに届いたのは3 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Node.js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。
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