原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Fastbcp MCP

作者:arpe-io版本 0.1.5i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.arpe-io/fastbcp-mcp

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

MCP server for FastBCP — high-performance parallel database export to files and cloud

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 文档、表格与办公

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在你的电脑上运行,拥有你的用户账户的权限(文件、网络、应用)。
  • 需要你自己填写: FASTBCP_PATH, FASTBCP_TIMEOUT, FASTBCP_LOG_DIR, LOG_LEVEL

你需要

  • PyPI已安装 Python 的 uv(用于 uvx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fastbcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fastbcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "FASTBCP_PATH": "your-value",
        "FASTBCP_TIMEOUT": "your-value",
        "FASTBCP_LOG_DIR": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add fastbcp --env FASTBCP_PATH=your-value --env FASTBCP_TIMEOUT=your-value --env FASTBCP_LOG_DIR=your-value --env LOG_LEVEL=your-value -- uvx fastbcp-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "fastbcp": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fastbcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "FASTBCP_PATH": "your-value",
        "FASTBCP_TIMEOUT": "your-value",
        "FASTBCP_LOG_DIR": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "fastbcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fastbcp-mcp"
      ],
      "env": {
        "FASTBCP_PATH": "your-value",
        "FASTBCP_TIMEOUT": "your-value",
        "FASTBCP_LOG_DIR": "your-value",
        "LOG_LEVEL": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • FASTBCP_PATH env
    Path to the FastBCP binary (optional — server runs in preview-only mode without it)
  • FASTBCP_TIMEOUT env
    Execution timeout in seconds (default: 1800)
  • FASTBCP_LOG_DIR env
    Directory for execution logs (default: ./logs)
  • LOG_LEVEL env
    Logging level: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR (default: INFO)

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 arpe-io 验证,该账户拥有此仓库

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“文档、表格与办公”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 3572 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 3572 个服务器的 4% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 3572 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Fastbcp MCP 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(0.1.5)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

作者:BuilderIO正在增长★ 76202个月前更新

在云端运行

Excel MCP Server

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

作者:haris-musa广泛使用↓ 5万/周★ 42767天前更新

在你的电脑上运行

MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

作者:sbroenne正在增长↓ 4321/周★ 8475天前更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

FastBCP MCP Server

A Model Context Protocol (MCP) server that exposes FastBCP functionality for exporting data from databases to files (CSV, TSV, JSON, BSON, Parquet, XLSX, Binary) with optional cloud storage targets.

Overview

FastBCP is a high-performance CLI tool for exporting data from databases to files. This MCP server wraps FastBCP functionality and provides:

  • Safety-first approach: Preview commands before execution with user confirmation required
  • Password masking: Credentials and connection strings are never displayed in logs or output
  • Intelligent validation: Parameter validation with database-specific compatibility checks
  • Smart suggestions: Automatic parallelism method recommendations
  • Version detection: Automatic binary version detection with capability registry
  • Comprehensive logging: Full execution logs with timestamps and results

MCP Tools

1. preview_export_command

Build and preview a FastBCP export command WITHOUT executing it. Shows the exact command with passwords masked. Always use this first.

2. execute_export

Execute a previously previewed command. Requires confirmation: true as a safety mechanism.

3. validate_connection

Validate source database connection parameters (parameter check only, does not test actual connectivity).

4. list_supported_formats

List all supported source databases, output formats, and storage targets.

5. suggest_parallelism_method

Recommend the optimal parallelism method based on source database type and table characteristics.

6. get_version

Report the detected FastBCP binary version, supported types, and feature flags.

Installation

Prerequisites
  • Python 3.10 or higher
  • FastBCP binary v0.29+ (obtain from Arpe.io)
  • Claude Code or another MCP client
Setup
  1. Clone or download this repository:
   cd /path/to/fastbcp-mcp
  1. Install Python dependencies:
   pip install -r requirements.txt
  1. Configure environment:
   cp .env.example .env

Edit .env with your FastBCP path

  1. Add to Claude Code configuration (~/.claude.json):
   {

"mcpServers": { "fastbcp": { "type": "stdio", "command": "python", "args": ["/absolute/path/to/fastbcp-mcp/src/server.py"], "env": { "FASTBCP_PATH": "/absolute/path/to/FastBCP" } } } }

  1. Restart Claude Code to load the MCP server.
  1. Verify installation:
   # In Claude Code, run:

/mcp

You should see "fastbcp: connected"

Configuration

Environment Variables

Edit .env to configure:

# Path to FastBCP binary (required)

FASTBCP_PATH=./fastbcp/FastBCP

Execution timeout in seconds (default: 1800 = 30 minutes)

FASTBCP_TIMEOUT=1800

Log directory (default: ./logs)

FASTBCP_LOG_DIR=./logs

Log level (default: INFO)

LOG_LEVEL=INFO

Connection Options

The server supports multiple ways to authenticate and connect:

ParameterDescription
serverHost:port or host\instance (optional with connect_string or dsn)
user / passwordStandard credentials
trusted_authWindows trusted authentication
connect_stringFull connection string (excludes server/user/password/dsn)
dsnODBC DSN name (excludes server/provider)
providerOleDB provider name
application_intentSQL Server application intent (ReadOnly/ReadWrite)

Output Options

OptionCLI FlagDescription
format--formatOutput format: csv, tsv, json, bson, parquet, xlsx, binary
file_output--fileoutputOutput file path
directory--directoryOutput directory path
storage_target--storagetargetStorage: local, s3, s3compatible, azure_blob, azure_datalake, fabric_onelake
delimiter--delimiterField delimiter (CSV/TSV)
quotes--quotesQuote character
encoding--encodingOutput encoding
no_header--noheaderOmit header row (CSV/TSV)
decimal_separator--decimalseparatorDecimal separator (. or ,)
date_format--dateformatDate format string
bool_format--boolformatBoolean format: TrueFalse, OneZero, YesNo
parquet_compression--parquetcompressionParquet compression: None, Snappy, Gzip, Lz4, Lzo, Zstd
timestamped--timestampedAdd timestamp to output filename
merge--mergeMerge parallel output files

Export Options

OptionCLI FlagDescription
method--methodParallelism method
distribute_key_column--distributeKeyColumnColumn for data distribution
degree--degreeParallelism degree (default: 1)
load_mode--loadmodeAppend or Truncate
batch_size--batchsizeBatch size for export operations
map_method--mapmethodColumn mapping: Position or Name
run_id--runidRun ID for logging
data_driven_query--datadrivenqueryCustom SQL for DataDriven method
settings_file--settingsfileCustom settings JSON file
log_level--loglevelOverride log level (Information/Debug)
no_banner--nobannerSuppress banner output
license_path--licenseLicense file path or URL
cloud_profile--cloudprofileCloud storage profile name

Usage Examples

PostgreSQL to CSV Export
User: "Export the 'orders' table from PostgreSQL (localhost:5432, database: sales_db,

schema: public) to CSV file at /tmp/orders.csv. Use parallel export."

Claude Code will:

  1. Call suggest_parallelism_method to recommend Ctid for PostgreSQL
  2. Call preview_export_command with your parameters
  3. Show the command with masked passwords
  4. Explain what will happen
  5. Ask for confirmation
  6. Execute with execute_export when you approve
Export to Parquet with Compression
User: "Export the 'transactions' table from SQL Server to Parquet format

with Snappy compression, saved to /data/exports/."

Claude Code will use parquet format with parquet_compression set to Snappy.

Export to S3
User: "Export the 'users' table from PostgreSQL to CSV on S3 bucket

s3://my-bucket/exports/ using my AWS profile."

Claude Code will use storage_target=s3 with cloud_profile.

Check Version and Capabilities
User: "What version of FastBCP is installed?"

Claude Code will call get_version and display the detected version, supported source types, output formats, and available features.

Two-Step Safety Process

This server implements a mandatory two-step process:

  1. Preview - Always use preview_export_command first
  2. Execute - Use execute_export with confirmation: true

You cannot execute without previewing first and confirming.

Security

  • Passwords and connection strings are masked in all output and logs
  • Sensitive flags masked: --sourcepassword, --sourceconnectstring, -x, -g
  • Use environment variables for sensitive configuration
  • Review commands carefully before executing
  • Use minimum required database permissions

Testing

Run the test suite:

# Run all tests

python -m pytest tests/ -v

Run with coverage

python -m pytest tests/ --cov=src --cov-report=html

Project Structure

fastbcp-mcp/

src/ init.py server.py # MCP server (tool definitions, handlers) fastbcp.py # Command builder, executor, suggestions validators.py # Pydantic models, enums, validation version.py # Version detection and capabilities registry tests/ init.py test_command_builder.py test_validators.py test_version.py .env.example requirements.txt CHANGELOG.md README.md

License

This MCP server wrapper is provided as-is. FastBCP itself is a separate product from Arpe.io.

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