
mcp-data-pipeline-connector
dbsectrainerMIT
MCP-сервер для работы с данными из CSV, JSON, PostgreSQL и REST API. Вместо того чтобы ставить отдельный коннектор для каждого источника, вы получаете один универсальный сервер. В основе — DuckDB. Он запускается прямо в процессе агента, не требует установки отдельной базы или сервиса запросов.
Сервер решает задачу, с которой сталкиваются разработчики и аналитики: «Как объединить продажи из CSV с пользователями из Postgres и курсом валют из API?». Обычно для этого пришлось бы писать скрипт или настраивать ETL. Здесь вы просто пишете SQL-запрос. Все данные остаются на вашем компьютере.
Установка
npx -y mcp-data-pipeline-connectorХарактеристики
Общее
- СтатусСообщество
- Разработчикdbsectrainer
- ЛицензияMIT
Технологии
- ЯзыкиTypeScript
- Транспортstdio
Описание
Возможности
- Объединяете данные из CSV, JSON, Postgres и REST API в одном SQL-запросе — без скриптов и промежуточных хранилищ.
- Автоматически определяете схему источников: типы колонок выводятся из заголовков CSV и метаданных Postgres.
- Кешируете ответы REST API с настраиваемым временем жизни (TTL) — избегаете лишних вызовов.
- Приводите типы данных к единому стандарту: строка, число, дата, булево, json — независимо от того, откуда пришли данные.
- Оставляете все вычисления локальными — DuckDB работает встроенно, данные не покидают вашу машину.
- Не запускаете внешние сервисы — для работы нужен только Node.js и запуск одной команды.
Как подключить
Убедитесь, что на компьютере установлен Node.js. Установка через npx не требуется, сервер запускается напрямую:
npx -y mcp-data-pipeline-connectorДобавьте запись в конфигурацию вашего MCP-клиента (например, Claude Desktop):
{ "mcpServers": { "data-pipeline": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-data-pipeline-connector"], "env": { "POSTGRES_CONNECTION_STRING": "postgresql://user:pass@host:5432/db", "CSV_FOLDER_PATH": "/путь/к/csv", "REST_API_ENDPOINTS": "https://api1.example.com,https://api2.example.com" } } } }Перезапустите клиент. Сервер автоматически подключится к источникам из переменных окружения и будет готов к запросам.
Примеры запросов
- «Покажи общую сумму продаж из sales.csv за текущий квартал и объедини с именами менеджеров из таблицы managers в Postgres. Выведи результат в виде таблицы.»
- «Сравни среднюю температуру из REST API погодного сервиса с историческими данными из локальной таблицы weather в Postgres. Есть ли аномалии за последнюю неделю?»
- «Найди все заказы из orders.json, у которых нет соответствующих записей в базе Postgres — покажи расхождения.»
- «Создай отчёт по клиентам: имя из Postgres, количество заказов из CSV, последний визит из API CRM. Результат сохрани в новый CSV-файл отчёт.csv.»
Технические детали
- Язык: TypeScript
- Транспорт: stdio
- Лицензия: MIT
- Движок запросов: DuckDB (встроенный, in-process)
- Совместимые клиенты: Claude Desktop, VS Code, любые другие MCP-клиенты с поддержкой stdio-транспорта.