Pipetable

Pipetable

AI エージェント向けのローカルデータランタイムです。

CSV、Parquet、JSON、TSV ファイルが入ったフォルダーを指定すれば、AI が幻覚ではなく実際の SQL でデータをクエリできるようになります。

Claude Code、Cursor、RooCode、Copilot 向けの MCP サーバーとして動作します。インタラクティブなデータ探索用のスタンドアロン CLI も付属しています。DuckDB を利用しています。ファイルがマシンの外に出ることはありません。

MIT ライセンスです。

インストール

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

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

# Rust
cargo install pipetable

MCP サーバーのセットアップ

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"]
    }
  }
}

設定すると、AI は次の操作を実行できます。

1. scan_folder — フォルダー内のすべてのデータファイルを登録します
2. list_datasets — スキーマと列の型を確認します
3. get_schema — サンプル行とともに特定のテーブルを調べます
4. execute_sql — ファイルに対して実際の DuckDB SQL を実行します

結果は生成されたものではなく、DuckDB による正確なデータです。

CLI

pipetable ~/data/

> プロンプトでは SQL と自然言語を使用できます。SQL は常に利用できます。自然言語を使うには、Ollama がローカルで実行されている必要があります。

> 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

クエリ結果のパイプ処理

すべてのクエリは結果を _last として保存します。これは、さらにクエリできるライブ DuckDB ビューです。

> SELECT * FROM sales WHERE region = 'EU'
...
→ piped as _last

> show me top 3 from _last
Using: _last
Thinking.....

ドットコマンド

コマンド	説明
.scan <path>	フォルダーまたはファイルを読み込みます（Tab で補完）
.datasets	読み込み済みのデータセットを一覧表示します
.schema <name>	列とサンプル行を表示します
.drop <name>	セッションからデータセットを削除します
.use <n1> <n2>	NL クエリの対象を特定のデータセットに絞ります
.remove <name>	絞り込み対象から削除します
.clear	絞り込みを解除し、すべてのデータセットを対象にします
.model <name>	Ollama モデルを切り替えます
.help	ヘルプを表示します

FROM、JOIN、.schema、.drop、.use の後に Tab キーを押すと、データセット名が補完されます。

単発クエリ

pipetable ask "who has the highest revenue?" ~/data/
pipetable ask "SELECT * FROM sales LIMIT 5" ~/data/

自然言語（任意）

次のいずれかを設定すると、Pipetable が自動検出します。

# 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

優先順位は Anthropic → OpenAI-compatible → Ollama です。これらを設定しなくても、SQL と MCP は利用できます。

対応フォーマット

CSV、Parquet、JSON、NDJSON、TSV、Excel（xlsx、xls、xlsm）に対応しています。最大 2GB のファイルを扱えます。フォルダーは最大 3 階層までスキャンします。隠しファイルと一般的な不要ディレクトリ（node_modules、target、.git）は自動的にスキップされます。

ライセンス

MIT