Tabulite MCP

分析那些大得无法用电子表格打开、也大得无法粘贴到聊天窗口中的 CSV 文件——方法是给你的 AI 助手一个本地 SQLite 运行时，而不是数据本身。

Tabulite MCP（简称 Tabulite）是一个本地 MCP 服务器。把它指向一个 CSV 文件夹，你的桌面 AI 客户端就可以将文件导入 SQLite，检查各列实际包含的内容，并通过编写 SQL 来回答问题——你的数据不会有一行离开你的机器，或进入对话。

Desktop AI client  →  MCP  →  Tabulite  →  sqlite3  →  your CSV files
   (the reasoning)                (safe, deterministic tools)

服务器内部没有 LLM。思考由你的 AI 客户端完成；Tabulite 为它提供可供思考的元数据、一个可探索的只读 SQL 接口，以及当答案是数据集而非一句话时直通磁盘的路径。

为什么

向 AI 询问一个 500 MB 的 CSV，你面临的选择都不怎么样：粘贴样本会丢失答案，上传整个文件会烧掉你的上下文窗口（还会把数据发到某个地方），或者自己动手写脚本。

单台机器加单个 SQLite 文件应付这个体量绰绰有余。Tabulite 把这个运行时放在数据旁边，并通过 MCP 暴露出来。你的助手读取几百个 token 的列概要，编写 SQL，然后拿回聚合结果。数据行始终留在磁盘上。

适合的场景： 在自己的笔记本上对 CSV 导出、日志转储和提取数据进行一次性分析——这些文件已经超出了 Excel 的承受范围，但仍应放在一台机器上。 不适合的场景： 生产管道、定时 ETL、多用户访问，或任何属于真正数据仓库的东西。

Related MCP server: csv-mcp-server

快速开始

系统要求： Docker Desktop（或 Docker Engine + Compose）。仅此而已——无需安装 Python。

git clone https://github.com/davidmrguo/tabulite-mcp.git
cd tabulite-mcp
docker compose up --build

服务器现在运行在 http://localhost:8000/mcp，健康检查地址为 http://localhost:8000/health。

仓库自带两个小样本 CSV（source/sales.csv、source/customers.csv），你可以立即试用。先连接你的 AI 客户端（见下文），然后提问：

“分析 sales.csv。哪个渠道带来的收入最高？”

你的助手会调用 list_sources()、import_source("sales.csv")、profile_table("sales")，然后写出类似这样的内容：

SELECT channel,
       SUM(TRY_REAL(revenue)) AS revenue,
       COUNT(TRY_REAL(revenue)) AS valid_rows,
       COUNT(*) AS total_rows
FROM sales
GROUP BY channel
ORDER BY revenue DESC;

连接你的 AI 客户端

Claude Code

claude mcp add --transport http tabulite http://localhost:8000/mcp

任何使用 JSON 配置的客户端（Claude Desktop、Cursor 等）：

{
  "mcpServers": {
    "tabulite": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:8000/mcp"
    }
  }
}

只支持 stdio 的客户端： 在 URL 前面加一个桥接器，例如 mcp-remote。

使用你自己的数据

把 CSV 文件放进 source/ 即可——就是这样，无需重启：

cp ~/Downloads/huge_export.csv source/

你的文件以 只读 方式挂载，并被 gitignore 忽略，因此它们永远不会被提交，服务器也永远无法修改它们。Tabulite 创建的一切（数据库、导出）都会放在 workspace/ 中。

你的 AI 可用的工具

值得注意的是，工具列表里没有任何领域特定功能。没有 top_products()，也没有 calculate_revenue()。SQL 由你的助手编写，这正是重点所在——它可以回答任何人事先没有预料到的问题。

工作原理

CSV 字段有意以 TEXT 存储

每个导入的列都是 TEXT：

CREATE TABLE sales (
    transaction_id   TEXT,
    transaction_date TEXT,
    revenue          TEXT,
    quantity         TEXT
);

在导入时猜测类型，会在任何人查看数据之前就破坏数据："1,234" 变成 1，带前导零的产品编码变成整数，"2025-13-40" 在无声无息中变成 NULL。因此，存储层保留文件原本的内容，解释发生在之后——在那个阶段，它可见且可逆。

概要告诉 AI 各列的含义

导入后，每一列都会被分析，结果存储在 workspace/catalog.sqlite 中。以下是内置样本的真实输出：

column             logical_type  confidence  nulls  invalid  recommended_cast
transaction_id     TEXT          1.000       0      0        none
transaction_date   DATE          1.000       0      0        TRY_DATE
customer           TEXT          1.000       0      0        none
product            TEXT          1.000       0      0        none
channel            TEXT          1.000       9      0        none
quantity           INTEGER       0.996       0      2        TRY_INTEGER
revenue            REAL          0.996       36     2        TRY_REAL

profile_column("sales", "revenue") 更进一步，展示真正的异常值：invalid_examples: ["pending", "unknown"]。

推断是保守的——只有当 ≥99% 的非 NULL 值都能按某种类型解析时，才会指派该类型。概要只是给 AI 的证据，绝不是对存储层的指示：你导入的数据绝不会为了迎合某个猜测而被重写。

使用 TRY_* 函数而非 CAST

SQLite 的 CAST 宽松得危险：

CAST('unknown' AS REAL)    -- 0.0   ← quietly wrong
CAST('12 apples' AS REAL)  -- 12.0  ← quietly wrong

对包含几千个 'unknown' 值的列执行 AVG()，会在无声无息中把零值纳入平均。因此，Tabulite 会在每个连接上注册严格转换函数：

TRY_REAL('125.5')    -- 125.5
TRY_REAL('')         -- NULL
TRY_REAL('unknown')  -- NULL

此外还提供：TRY_INTEGER、TRY_DATE、TRY_DATETIME、TRY_BOOLEAN。由于 SQLite 的聚合函数会跳过 NULL，坏值会被排除，而不是按零计算——你的助手还可以检查分母：

SELECT AVG(TRY_REAL(revenue)) AS average_revenue,
       COUNT(TRY_REAL(revenue)) AS valid_rows,   -- 462
       COUNT(*)                 AS total_rows    -- 500
FROM sales;

缺失数据与无效数据始终可区分

只有配置过的缺失值标记才会变成 SQL NULL。仅仅无法解析的值会原样保留：

默认标记：空字符串、NULL、null、N/A、NA。“这个字段是空白的”和“这个字段里是垃圾数据”是两种不同的发现；如果在导入时把它们混为一谈，就会掩盖一个值得关注的数据质量问题。

文件按内容而非名称识别

把 sales.csv 改名为 sales_FINAL_v2.csv 再导入一次，Tabulite 会识别出相同内容，并复用已有表，而不是再复制一份。文件身份由 SHA-256 决定，该哈希在导入过程中计算，而不是单独读一遍。只要改动一个字节，它就会成为一个带有新表的新数据源。

所有导入的内容都存放在同一个数据库（workspace/databases/main.sqlite）中，因此你的助手可以用普通 SQL 跨文件联表。当两个文件要使用同一个表名时——例如两个不同文件夹里各有一个 sales.csv——第二个文件会获得源自自身内容哈希的后缀（sales 和 sales_4b11d3）。这意味着，无论导入顺序如何，同一个文件总会落到同一个表名上。

大结果写入磁盘，而非进入聊天

query_sql() 最多返回 1,000 行，并且总会说明这一点（"truncated": true），这是在提示你：应在 SQL 中做聚合，而不是把大结果分页搬进对话。病态查询——意外的笛卡尔积、无界递归 CTE——会在超时后被取消。

当用户真的需要这些行时，export_query() 会执行同样的只读 SQL，没有行数上限，并将游标直接流式写入 workspace/exports/ 下的文件：

“给我 2025 年所有超过 $1,000 的邮件交易，并导出它们。”

你的助手构造查询、调用 export_query()，然后把路径交回来——这是内置样本数据上的真实结果：

{"file_name": "email_2025_high_value.csv",
 "relative_path": "exports/email_2025_high_value.csv",
 "row_count": 58, "file_size_bytes": 3084}

无论是服务器还是对话，都从未持有完整结果，因此无论 58 行还是 500 万行，它的工作方式都一样。

安全性

你的 CSV 永远不会被修改。 source/ 在 Docker 层面以只读方式挂载。所有写入都进入 workspace/。

每一条 AI 生成的查询都是只读的，通过四层机制强制保证：

1. 连接以 file:…?mode=ro 方式打开，因此操作系统会以只读方式持有该文件；

2. PRAGMA query_only=ON 让 SQLite 本身拒绝在该句柄上的写入；

3. 显式禁用扩展加载；

4. set_authorizer() 回调只允许 SQLITE_SELECT、SQLITE_READ、SQLITE_FUNCTION（将可触及文件系统的内置函数排除在外）和 SQLITE_RECURSIVE，拒绝其他一切操作——写入、schema 变更、ATTACH/DETACH、所有 PRAGMA、事务控制、维护操作。

第 4 层才是真正的机制：它在语句准备期间运行于 SQLite 内部，因此它判断的是查询实际做什么，而不是其文本如何拼写。一个 SQL 清洗器位于它前面，既作为纵深防御，也为了让模型看到可读的错误信息（only read-only statements are allowed; found 'DROP'），而不是光秃秃的 not authorized。

这种区分是双向的，测试套件也对此做了固定：CASE … END 和 replace() 标量函数是普通的分析型 SQL，照常工作；而 REPLACE INTO、PRAGMA writable_schema = ON 和 load_extension() 则会被拒绝。

路径受到严格限制。 服务器只读取 source/ 内部，只写入 workspace/exports/ 内部。目录穿越（../）、绝对路径以及指向项目外部的符号链接都会被拒绝；导出文件名会被清理，已有的导出文件绝不会被覆盖。

无身份验证——这是有意为之。容器只发布到 127.0.0.1，面向同一台机器上的客户端。不要将其暴露到网络上。

配置

全部可选；在 compose.yaml 中设置。

项目结构

tabulite-mcp/
├── source/                  # your CSV files (read-only mount, gitignored)
├── workspace/               # everything generated (gitignored)
│   ├── catalog.sqlite       #   source, import, profile and export metadata
│   ├── databases/main.sqlite#   the imported analytical tables
│   └── exports/             #   query results written to disk
├── src/tabulite_mcp/
│   ├── server.py            # the MCP tools
│   ├── config.py            # paths and limits
│   ├── security.py          # path containment + read-only enforcement
│   ├── database.py          # connections, row caps, cancellation
│   ├── importer.py          # streaming CSV → SQLite
│   ├── profiler.py          # logical type inference
│   ├── casting.py           # TRY_* functions
│   ├── catalog.py           # catalog.sqlite
│   └── exporter.py          # streaming results to files
├── tests/
├── Dockerfile
└── compose.yaml

开发

无需 Docker 运行：

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
TABULITE_SOURCE_DIR=./source TABULITE_WORKSPACE_DIR=./workspace tabulite-mcp

运行测试：

pytest

211 个测试覆盖了源发现与目录穿越拒绝、流式导入、NULL 与无效数据区分、SHA-256 身份识别（包括重命名和修改过的文件）、确定性表命名、概要分析与类型推断、TRY_* 函数、AVG 忽略无效值、SELECT/GROUP BY/CTE/join/window 查询、结果行数限制、查询取消、清洗器和授权器两层上的只读强制、CSV 与 JSON 导出、导出流式化、文件名清理，以及通过真实进程内 MCP 会话调用工具。

技术栈： Python 3.11+、标准库的 sqlite3，以及官方 MCP Python SDK，版本锁定为 mcp==2.1.1（v2 API：MCPServer，run() 上指定 host/port）。不使用 pandas、NumPy 或 ORM——核心是大家一看就熟的普通 Python：sqlite3.connect()、conn.executemany()、conn.create_function()、cursor.fetchmany()。

规模： 一个 133 MB / 2,000,000 行的 CSV 导入和剖析大约需要两分钟，容器内存稳定在 100 MB 左右；对其聚合操作只需几秒。导入受磁盘限制，而非内存。

故障排除

端口 8000 已被占用 — 修改 compose.yaml 中映射的主机侧（"127.0.0.1:8001:8000"），并将客户端指向新端口。

客户端无法连接 — 先用 curl http://localhost:8000/health 检查服务是否已启动，然后运行 docker compose logs -f。

向 workspace/ 写入时出现权限错误（Linux） — 取消注释 compose.yaml 中的 user: 行，以便文件以你的身份而不是容器用户身份创建。

source/ 中的某个文件未列出 — 只会发现 .csv 和 .tsv 文件，并跳过以点开头的文件。

编辑 CSV 后出现“未知表” — 修改文件会改变其哈希值，因此请重新运行 import_source()；新内容会获得自己的表。

不在范围内

没有嵌入式 LLM，没有服务器端的自然语言转 SQL，没有任意 Python 代码执行，没有 pandas/NumPy/matplotlib，没有 Excel、DuckDB、Polars 或 Parquet，没有嵌入或向量搜索，没有云部署、身份验证、多用户支持或后台任务。你的 AI 客户端已经是界面和推理层。

许可证

MIT — 你可以随意使用，只需保留版权声明。

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