Supabase
MCP server for interacting with the Supabase platform
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local data runtime for AI agents: query CSV, Excel, Parquet and JSON files with DuckDB SQL.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 melihbirim 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.7.2)은 7일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Rust도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP server for interacting with the Supabase platform
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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