ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

IterableData

โดย datenoioรุ่น 1.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.datenoio/iterabledata

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add iterabledata -- uvx iterabledata

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub datenoio ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 80% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

IterableData ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx