# jDataMunch MCP

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.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 82
- Автор: jgravelle
- Лицензия: не указана · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/jgravelle/jdatamunch-mcp
- Обновлён: 2026-10-21
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/jdatamunch-mcp

## Что делает

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.

## Требования
- Нужно: Python и uv (команды через uvx)

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add jdatamunch-mcp -- uvx jdatamunch-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "jdatamunch-mcp": {
            "command": "uvx",
            "args": [
                "jdatamunch-mcp"
            ]
        }
    }
}
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "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>

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add jdatamunch-mcp uvx jdatamunch-mcp
```
uvx запускает команду с именем пакета; если в README она другая — uvx --from jdatamunch-mcp <команда>

## Когда брать
- 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.csv` и покажи типы данных
- Найди колонки с пропусками в наборе sales и сгруппируй строки по категории

## Похожие
- [World Monitor](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/world-monitor.md) — MCP-сервер · ★ 89408
- [Scrapling MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/scrapling-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 89433
- [MCP Toolbox for Databases](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/googleapis-mcp-toolbox-for-databases.md) — MCP-сервер · ★ 16717
- [PostHog MCP Server](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/posthog-mcp-server.md) — MCP-сервер · ★ 40409
- [dbx](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/dbx.md) — MCP-сервер · ★ 27669
- [Metabase](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/metabase.md) — MCP-сервер · ★ 49845

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md