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rows.page

rows.page

远程服务
rows.page数据与分析03 周前更新

关于 rows.page

这是一个远程 MCP 服务,供 Agent 将表格数据发布到 rows.page,生成便于人工查看的链接。支持多种结构化格式,并可筛选、制图、执行 SQL、固定发现项及比较版本。

主要功能

  1. 01推送 CSV、TSV、JSON、JSONL 和 Parquet
  2. 02通过筛选、图表和 SQL 探索数据集
  3. 03固定筛选结果或 SQL 发现项
  4. 04比较数据集版本与行变更
  5. 05列出并删除自有数据集

适用场景

  1. 01将 Agent 的表格结果分享为可探索链接
  2. 02查看失败行或其他筛选出的发现项
  3. 03比较每日导出并识别变更行
  4. 04检索或删除账户中的数据集

MCP 相关

通过 https://rows.page/mcp 远程端点提供工具,使用 streamable HTTP。可选 API 密钥支持将数据推送到账户、列出数据集及使用稳定键重新推送。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://rows.page/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

6
参数类型必填说明
csvstring否带标题行的 CSV 文本
keystring否使用 API 密钥进行 upsert 时的稳定名称,例如 nightly-orders
runstring否生成该内容的作业运行 ID
tsvstring否带标题行的 TSV 文本
urlstring否要获取并发布的 CSV、TSV、JSON、JSONL 或 Parquet 文件的 http(s) URL
jsonany否对象数组(或包含对象数组的对象),以文本或值的形式提供
namestring否文件名,例如 orders.csv
rowsarray否以对象数组形式提供的行
jsonlstring否每行一个 JSON 对象
titlestring否页面上显示的数据集标题
tokenstring否用于证明数据集所有权的数据集令牌(rpt_...)
commitstring否生成该内容的代码的提交 SHA
formatenum否无法判断 URL 格式时指定的格式csv | tsv | json | jsonl | parquet
sourcestring否数据来源(URL 或描述)
datasetstring否要推送新版本的现有数据集 ID
summarystring否写给读者的简短说明:数据是什么以及应关注哪些内容
findingsarray否
id_columnstring否用于在不同版本间识别行以生成变更行差异的列
visibilityenum否private 需要 Pro 或 Maxpublic | private

详细介绍

rows.page MCP 服务

rows.page 是存放数据行的地方。你的 Agent 只需调用一次工具,即可推送 CSV、TSV、JSON、JSONL 或 Parquet,并获得一个链接,供人查看和探索:筛选数据、绘制列图表、运行 SQL、阅读置顶发现,并查看自上次推送以来的变化。查看内容免费,无需注册。匿名数据集会保留 7 天,除非有人选择保留。

该服务仅提供远程服务:https://rows.page/mcp,使用可流式传输的 HTTP 和无状态 JSON-RPC。无需安装任何内容。向该端点发送 GET 请求会返回服务卡片。

连接

Claude Code

claude mcp add --transport http rows https://rows.page/mcp

Claude Desktop(claude_desktop_config.json,需要 Node.js)

{
  "mcpServers": {
    "rows": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-remote", "https://rows.page/mcp"]
    }
  }
}

Cursor(.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "rows": {
      "url": "https://rows.page/mcp"
    }
  }
}

VS Code(.vscode/mcp.json)

{
  "servers": {
    "rows": {
      "type": "http",
      "url": "https://rows.page/mcp"
    }
  }
}

Windsurf(mcp_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "rows": {
      "serverUrl": "https://rows.page/mcp"
    }
  }
}

Codex CLI(~/.codex/config.toml)

[mcp_servers.rows]
url = "https://rows.page/mcp"

Gemini CLI(~/.gemini/settings.json)

{
  "mcpServers": {
    "rows": {
      "url": "https://rows.page/mcp",
      "type": "http"
    }
  }
}
API 密钥(可选)

匿名推送可正常使用。API 密钥(在 https://rows.page/account 创建)可将内容推送到你的账户、解锁 list_datasets,并允许你通过固定的 key 重新推送。请将其作为 Authorization: Bearer rpk_... 发送,或在 URL 中附加 ?apiKey=rpk_...。

claude mcp add --transport http rows https://rows.page/mcp --header "Authorization: Bearer rpk_..."

工具

工具功能
push推送 csv、tsv、json、jsonl、rows(对象数组)或一个 url。可选参数包括 title、summary、key、id_column、findings[] 和来源信息(source、run、commit)。传入 dataset + token 可创建新版本。返回链接以及供你的人类用户使用的后续步骤。
pin_finding将已保存的视图(标题、备注、q 筛选条件、sort、cols 或 SQL)置顶到数据集。打开页面时会显示这些发现。
get_dataset获取元数据、版本、发现、列和前 20 行。
list_datasets按时间从新到旧列出你的数据集。需要 API 密钥。
delete_dataset删除你拥有的数据集。其 URL 会立即失效。
get_limits查看你的套餐、套餐限制和用量。

每次推送都会生成一个不可变版本。若字节完全相同,则返回 unchanged: true。重新推送时会报告新增、删除和更改的行(设置 id_column 后即可匹配已更改的行),并提供差异 URL。发现的筛选条件使用 rows.page 查询语言(status:failed latency_ms:>2000、(country:NL OR country:BE) amount:>500)或以 SELECT 开头的 SQL。

示例提示词

Push results.csv to rows.page titled "Eval run 412", pin the failed rows as a finding with a one-line note on what they have in common, and give me the link.
Query the last 24h of orders, push them to rows.page with key nightly-orders and id_column order_id, then tell me how many rows changed since yesterday.
Fetch https://example.com/export.parquet, push it to rows.page, pin a finding for amount:>500 sorted by -amount, and hand me the owner link.

限制

匿名使用:每个文件最大 100 MB(每次 MCP 推送的内联数据最大 16 MB;更大的文件请使用 url);创建 7 天后删除,除非选择保留;每个 IP 每天最多推送 50 次、总量 1 GB;每分钟最多调用 MCP 60 次。Free、Pro 和 Max 套餐:https://rows.page/pricing。

链接

由 Bitgate 制作。采用 MIT 许可证。

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从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。