Описание
MCP server for a locally-running DuckQuery backend
README
DuckQuery
本地文件与远程数据库,在同一条 SQL 中查询
临时对账、跨源核查、数据探查——无需预先导入建表,也无需为单次分析搭建数仓。
支持直接编写 SQL,或以自然语言提问(NL-to-SQL)——结论与可复用 SQL 一并返回。
下载桌面版 · Docker 自托管 · English
数据完全本地 · AI 使用你自己的 Key 与模型
适用场景
- 可视化使用 DuckDB:建表、导入、关联、透视、导出均在界面完成,无需编写脚本或使用命令行。
- 临时对账与数据核对:Excel / CSV 与数据库中的业务表直接比对,无需为单次分析导入数仓。
- 跨源关联分析:本地 Parquet / SQLite 与远端 MySQL 在同一条 SQL 中关联、聚合,定位缺失、重复与金额差异记录。
- 数值结果可信:聚合与统计由 SQL 在 DuckDB 中执行,模型不参与数值计算,规避大模型的算术幻觉。
- AI 编程工具接入:以 MCP 协议向 Claude Code、Codex、Cursor 等客户端开放本机已连接的数据源,无需导出中间文件。
30 秒上手
| 步骤 | 说明 |
|---|---|
| 1. 接入数据 | 拖入 Excel / CSV 即生成表,或连接 MySQL / PostgreSQL / SQLite / DuckDB |
| 2. 编写 SQL 或提问 | 直接编写查询;或以自然语言提问(如「上月各城市实付金额」),确认 AI 起草的 SQL 后执行 |
| 3. 查看与导出结果 | 表格与图表切换、下钻查看明细,导出为 CSV / Excel / JSON / Parquet |

核心能力
| 能力 | 典型问题 | 功能说明 |
|---|---|---|
| 文件即表 | 单次分析不希望预先建表或搭建 ETL 流程 | CSV / Excel / Parquet / JSON / JSONL 拖入即建表,并支持粘贴表格、URL 导入与服务器目录读取 |
| 跨源查询 | 数据库中的业务表需要与本地文件核对 | MySQL / PostgreSQL / SQLite / DuckDB 连接后即可与本地表在同一条 SQL 中关联查询,大表自动下推优化 |
| 查询工作流 | 分析过程分散在 Excel、SQL 客户端与 BI 工具之间 | SQL 编辑器,并提供关联查询、集合运算与透视表的可视化构建;长查询异步执行、可随时取消 |
| AI 智能问数 | 需要尽快得到结论,不希望先编写查询 | 自然语言问数:智能体自主查看表结构、核对取值、执行只读查询后给出结论,并附可复用 SQL;同时提供报错修复、语句解释与图表推荐 |
| 结果与导出 | 查询结果需要可视化呈现并交付他人 | 虚拟滚动表格,柱状 / 折线 / 面积 / 饼图 / 环形 / KPI 图表,导出 CSV / Excel / JSON / Parquet |
| MCP 自动化 | 希望 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode、Pi 等 AI 编程工具直接访问本机数据源 | 以 MCP 协议开放 24 个工具,提供 read-only / normal / full 三种权限模式 |
立即开始
桌面版:从 Releases 按下表选择一个安装包下载(.sig、.app.tar.gz、latest.json 用于应用内自动更新,无需下载)。
| 你的电脑 | 标准包(推荐,体积小) | 离线全量包(内网 / 无外网) |
|---|---|---|
| Windows 10 / 11(64 位) | *_x64-setup.exe |
*_x64-offline-setup.exe |
| Mac · Apple 芯片(M1–M4) | *_aarch64.dmg |
*_aarch64-offline.dmg |
| Mac · Intel 处理器 | *_x64.dmg |
*_x64-offline.dmg |
联网环境建议使用标准包(首次连接 MySQL / PostgreSQL 时自动下载对应 DuckDB 扩展);内网环境使用 -offline 包,扩展与 WebView2 已全部内置。暂不提供 Linux 安装包。
[!WARNING] 安装包未经 Apple / Microsoft 证书签名,首次启动可能被系统拦截。Windows:选择「更多信息」→「仍要运行」;macOS:执行
xattr -cr /Applications/DuckQuery.app。 芯片型号的识别方式与离线包内容见桌面版使用手册。
Docker:
git clone https://github.com/Chenkeliang/duckdb-query.git
cd duckdb-query
./quick-start.sh # Web UI → http://localhost:48000 ; API 文档 → :48001/docs ; 数据 → ./data
配置项与镜像源见配置参考。
MCP
先启动桌面版或 Docker,再执行:
uvx duckquery-mcp
# 或:claude mcp add duckquery -- uvx duckquery-mcp
权限模式(read-only / normal / full)、Cursor 配置与多后端指定见 mcp/README.md。
如果 DuckQuery 对你有帮助,欢迎点亮 ⭐ Star;使用中遇到问题或有功能需求,欢迎提交 Issue 描述你的场景。
社区致谢:感谢 LINUX DO 对开源项目的支持。
Установка Duckquery
У этого сервера нет опубликованного пакета — он собирается из исходников. Открой репозиторий и следуй инструкции в README.
▸ github.com/Chenkeliang/duckdb-queryFAQ
Duckquery MCP бесплатный?
Да, Duckquery MCP бесплатный — установка в пару кликов через Unyly без оплаты.
Нужен ли API-ключ для Duckquery?
Нет, Duckquery работает без API-ключей и переменных окружения.
Duckquery — hosted или self-hosted?
Self-hosted: сервер запускается локально на твоей машине командой из раздела установки.
Как установить Duckquery в Claude Desktop, Claude Code или Cursor?
Открой Duckquery на unyly.org, выбери вкладку своего клиента (Claude Desktop, Claude Code, Cursor) и нажми Install — конфиг сгенерируется автоматически, без правки JSON.
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