프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Pipetable

제작자: melihbirim버전 0.7.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.melihbirim/pipetable

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local data runtime for AI agents: query CSV, Excel, Parquet and JSON files with DuckDB SQL.

PopNx MCP의 세 기둥

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

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: 데이터베이스 및 데이터셋

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.

제작자가 레지스트리에 설치 정보를 올리지 않았어요. 아래 제작자의 README를 확인하세요.

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 melihbirim 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

데이터베이스 및 데이터셋 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 84%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 954개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Pipetable, 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(0.7.2)은 7일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Rust도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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

Supabase

제작자: supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

컴퓨터 또는 클라우드★ 2,993Apache-2.0오늘 업데이트
설치

MongoDB MCP Server

제작자: mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

내 컴퓨터에서 실행★ 1,157Apache-2.0그저께 업데이트
설치

Elasticsearch MCP Server

제작자: cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

내 컴퓨터에서 실행★ 315Apache-2.014개월 전 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.

Pipetable

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.

Install

# macOS / Linux

curl -fsSL https://pipetable.com/install | sh

Windows

irm https://pipetable.com/install.ps1 | iex

Rust

cargo install pipetable

MCP server setup

Claude Code
claude mcp add pipetable pipetable mcp
Cursor / RooCode
{

"mcpServers": { "pipetable": { "command": "pipetable", "args": ["mcp"] } } }

VS Code (Copilot)
{

"servers": { "pipetable": { "type": "stdio", "command": "pipetable", "args": ["mcp"] } } }

Once configured, your AI can:

  1. scan_folder — register all data files in a folder
  2. list_datasets — see schemas and column types
  3. get_schema — inspect a specific table with sample rows
  4. execute_sql — run real DuckDB SQL against your files

Results are ground truth from DuckDB, not generated.

CLI

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

Piping results

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.....

Dot commands
CommandDescription
.scan Load a folder or file (Tab completes)
.datasetsList loaded datasets
.schema Columns + sample rows
.drop Remove a dataset from the session
.use Focus NL queries on specific datasets
.remove Remove from focus
.clearReset focus to all datasets
.model Switch Ollama model
.helpShow help

Tab completes dataset names after FROM, JOIN, .schema, .drop, .use.

One-shot query
pipetable ask "who has the highest revenue?" ~/data/

pipetable ask "SELECT * FROM sales LIMIT 5" ~/data/

Natural language (optional)

Set any one of these — pipetable auto-detects:

# Claude (best quality)

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

OpenAI or any compatible API (LM Studio, Groq, Together, etc.)

export OPENAI_API_KEY=sk-... export OPENAI_BASE_URL=http://localhost:1234 # optional, for local endpoints

Ollama (local, no key needed)

ollama pull qwen2.5-coder:1.5b ollama serve

Priority: Anthropic → OpenAI-compatible → Ollama. SQL and MCP work without any of them.

Supported formats

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.

License

MIT

  • MCP Registry name: mcp-name: io.github.melihbirim/pipetable
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