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MCP Server · 数据服务

csvtocsv (Jakub Tutaj)

Any CSV to any CSV. Get a file the destination app accepts on the first try. Templates for Amazon → Shopify, Amplitude cohorts, more coming. One tool call, same output every time.

stdio官方级别未说明来源级核验工具数未标注@csvtocsv/mcp
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作者 / 组织
Jakub Tutaj
提供方
Jakub Tutaj

工具数量

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资源数量

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提示词数量

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来源目录标注

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1 个

MCP.so

选型结论

csvtocsv (Jakub Tutaj) 属于数据服务类 MCP Server,公开资料没有标注工具数量,通过stdio 本地进程接入,客户端适配情况以官方文档为准,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

数据服务

传输方式

stdio

认证方式

无需认证(安装命令里要填 API Key)

部署方式

公开资料未说明

安装与配置

安装命令

CSVTOCSV_API_KEY={CSVTOCSV_API_KEY} npx -y @csvtocsv/mcp [object Object]

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出可用工具,先用只读工具试一次,确认能返回结果再放开权限。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

公开资料仍需确认:分类

详细介绍

{"name":"csvtocsv","version":"0.1.1","description":"Deterministic CSV transforms — Amazon→Shopify, Any-CSV→Amplitude cohort, CSV cleanup. Tools: list_supported_pairs (free), transform_csv (1 credit), get_credit_balance, list_saved_setups, rename_saved_setup, delete_saved_setup. Usage: pass raw CSV directly via csv_content (or a URL via csv_url) — do not pre-process, extract columns, or chunk the file; the server handles parsing, column selection, and deduplication. For saved setups: pass only setup_id + csv_content/csv_url. Docs: csvtocsv.com/mcp","protocolVersion":"2024-11-05","endpoint":"/mcp","pairs":[{"id":"custom_csv_to_amplitude_cohort","slug":"csv-to-amplitude-cohort","source":"Any CSV","target":"Amplitude Cohort"},{"id":"amazon_to_shopify","slug":"amazon-to-shopify","source":"Amazon Flat File","target":"Shopify Product CSV"},{"id":"custom_csv_to_custom_csv","slug":"csv-cleanup","source":"Any CSV","target":"Cleaned CSV"}]}

工具与能力

工具数量

公开资料未说明

资源数量

公开资料未说明

提示词数量

公开资料未说明

能力标签

csvdata-transformetlamazonshopifyamplitude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

用自然语言查库

不用手写 SQL,直接问数据,让模型组织查询语句。

数据巡检

定期拉指标、做对比,把异常项整理成一段说明。

打通业务数据

把数据库、数仓和接口接进同一个上下文,减少导出再上传。

选择建议

值得选的地方

  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 没有标注工具数量,能力范围只能看文档。

更适合

  • 需要在数据服务场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

csvtocsv (Jakub Tutaj) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 CSVTOCSV_API_KEY={CSVTOCSV_API_KEY} npx -y @csvtocsv/mcp [object Object],运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

csvtocsv (Jakub Tutaj) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

csvtocsv (Jakub Tutaj) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

csvtocsv (Jakub Tutaj) 需要 API Key 吗?

安装命令里要填 API Key,说明还是要凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

csvtocsv (Jakub Tutaj) 支持哪些客户端?

公开资料没有标注具体客户端;能配置本地 MCP 命令的客户端都能接,配置方式参照官方文档。

来源信息

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