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

Pipetable

作者:melihbirim版本 0.7.2i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.melihbirim/pipetable

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

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

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: 数据库与数据集

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)。
  • 注册中心没有列出需要填写的密钥。

作者没有在注册中心列出安装信息。请查看下方作者的 README。

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7日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 melihbirim 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“数据库与数据集”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 956 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 956 个服务器的 84% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 956 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

Pipetable 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(0.7.2)于7天前进入注册中心。

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 Rust。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

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:★ 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

Supabase

作者:supabase

MCP server for interacting with the Supabase platform

电脑或云端★ 2,993Apache-2.0昨天更新
安装

MongoDB MCP Server

作者:mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

在你的电脑上运行★ 1,157Apache-2.03天前更新
安装

MCP server for interacting with Elasticsearch

在你的电脑上运行★ 315Apache-2.014个月前更新
安装

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。

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
问 PopNx