Pipetable

Pipetable

面向 AI Agent 的本地数据运行时。

指定一个包含 CSV、Parquet、JSON 或 TSV 文件的文件夹——AI 即可使用真正的 SQL 查询这些文件，而不再产生幻觉。

可作为 Claude Code、Cursor、RooCode 和 Copilot 的 MCP 服务使用，也提供独立的 CLI，用于交互式数据探索。由 DuckDB 提供支持。文件绝不会离开你的设备。

采用 MIT 许可证。

安装

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

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

# Rust
cargo install pipetable

MCP 服务设置

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"]
    }
  }
}

配置完成后，你的 AI 可以：

1. scan_folder — 注册文件夹中的所有数据文件
2. list_datasets — 查看架构和列类型
3. get_schema — 查看特定表及其示例行
4. execute_sql — 对你的文件运行真正的 DuckDB SQL

结果来自 DuckDB 的真实数据，而非生成内容。

CLI

pipetable ~/data/

在 > 提示符下输入 SQL 或自然语言。SQL 始终可用。自然语言需要在本地运行 Ollama。

> 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

结果衔接查询

每次查询都会将结果保存为 _last——一个可供你继续查询的实时 DuckDB 视图：

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

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

点命令

命令	说明
.scan <path>	加载文件夹或文件（按 Tab 键可补全）
.datasets	列出已加载的数据集
.schema <name>	列名和示例行
.drop <name>	从会话中移除数据集
.use <n1> <n2>	将自然语言查询聚焦到指定数据集
.remove <name>	从聚焦范围中移除
.clear	将聚焦范围重置为所有数据集
.model <name>	切换 Ollama 模型
.help	显示帮助

在 FROM、JOIN、.schema、.drop、.use 后按 Tab 键可补全数据集名称。

单次查询

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

自然语言（可选）

设置以下任意一项即可——pipetable 会自动检测：

# 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

优先级：Anthropic → 与 OpenAI 兼容的服务 → Ollama。无需使用以上任何服务，SQL 和 MCP 也能正常工作。

支持的格式

CSV、Parquet、JSON、NDJSON、TSV、Excel（xlsx、xls、xlsm）。支持最大 2 GB 的文件。文件夹最多递归扫描 3 层。隐藏文件和常见的杂项目录（node_modules、target、.git）会自动跳过。

许可证

MIT