IterableData

Name: IterableData
Author: datenoio

제작자: datenoio버전 1.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.datenoio/iterabledata

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add iterabledata -- uvx iterabledata

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 datenoio 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32464개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32464개 중 80%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32464개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

IterableData, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.1.0)은 8일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트

설치

yontu

제작자: senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

IterableData

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

yontu

제작자의 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