jDataMunch MCP — MCP-сервер для Claude Code: функции и запуск
Локальный анализ таблиц CSV, Excel, Parquet и JSONL без загрузки всех строк в окно контекста модели. Сервер экономит токены за счёт серверных выборок и группировок.
claude mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcpЧто делает jDataMunch MCP
Сервер работает через протокол MCP по интерфейсу stdio. При первом обращении инструмент строит локальный профиль: типы колонок и процент пропусков. Запросы выполняются на стороне локального процесса. В контекст попадает только итоговая выборка строк.
Набор включает 39 инструментов для агентов. Они умеют выполнять SQL-запросы через run_sql и проверять схему перед удалением полей. Для файлов Excel и Parquet базового пакета мало: при вызове через uvx нужно передать ключ --from "jdatamunch-mcp[excel,parquet]". Требуется Python 3.10 или новее.
Какие задачи решает
- отфильтровать строки крупного CSV без раздувания контекста
- рассчитать агрегации и группировки на стороне локального процесса
- проверить процент пропусков в колонках перед изменением схемы
- подобрать ключи для объединения двух наборов данных
Примеры запросов агенту
- Проиндексируй через jdatamunch файл
./data/sales.csvи покажи типы данных - Найди колонки с пропусками в наборе sales и сгруппируй строки по категории
Как установить jDataMunch MCP
Командой платформы
claude mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>
Командой платформы
codex mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>
Файл настроек
{
"mcpServers": {
"jdatamunch-mcp": {
"command": "uvx",
"args": [
"jdatamunch-mcp"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>
Файл настроек
{
"servers": {
"jdatamunch-mcp": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"jdatamunch-mcp"
]
}
}
}uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>
Командой платформы
gemini mcp add jdatamunch-mcp uvx jdatamunch-mcpuvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>
По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о jDataMunch MCP
Как установить jDataMunch MCP в Claude Code?
Выполните команду claude mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcp. Для запуска потребуется среда Python 3.10 или новее.
Зачем нужен этот MCP-сервер?
Он исключает передачу сырых таблиц в окно контекста. Инструмент считает группировки и фильтрует данные локально, возвращая агенту только готовый ответ.
Как добавить поддержку форматов Excel и Parquet?
Зарегистрируйте сервер с расширением пакета через параметр --from "jdatamunch-mcp[excel,parquet]". Без этого флага сервер работает только с текстовыми форматами CSV и JSONL.
