搜索「Etl」的结果

app.netlify.gleaming-cassata-d41682/lion-mcp

x402 付费 MCP 数据：趋势信息流 + 可见性审计。USDC/Base。无需 API 密钥。无 PII。

io.github.metlem80/eighty

Claude 通过 eighty 自我提升应用读写一张真实生活的 RPG 角色卡。

ai.meetlark/mcp-server

面向人类与智能体的会议时间投票：创建投票、参与投票、找出共同可用时段。

io.clawhub.maojiebc/guanyuan-majia

观远 BI（Guandata）实战增益层。标准查数、指标批量查询、本地分析、建卡发布、ETL、数据集和表单结构管理、工作流、指标写入路由官方六组件。专攻 ETL 整库治理、SmartETL 全链路重写、引擎报错、自定义图表与 HTML 看板排障、v7 发布兼容、移动端 phoneLayout、门店手机成绩单、SuperApp 的 LLM 中转及历史兼容、AI-native ADS 架构判断。餐饮会员公式见 majia-huiyuan。触发：观远、Guandata、会员、订单、复购率、RFM、ETL 治理、payload_json、自定义图表、HTML 看板、门店手机成绩单、换店滤空、phoneLayout、60004、SuperApp、ILLEGAL_JSON_RES、数据架构。

CSV 转 JSON 转换器 —— 自动识别分隔符

io.smithery.axel-belfort.csv-to-json

面向 AI 智能体的 CSV 解析 API。将 CSV 数据转为 JSON 数组，自动识别分隔符（逗号、分号、制表符、竖线），支持表头行、类型推断与整洁的结构化输出。工具：data_parse_csv_to_json。适用于数据导入、ETL 流水线、电子表格处理，或把表格数据转为可供 API 消费的形式。返回：{data[], headers[], rowCount, delimiter}。无需 API 密钥——在 Base L2 上以 x402 微支付 $0.001/次。

资深数据工程师

v2.1.1

io.clawhub.alirezarezvani/senior-data-engineer

用于构建可扩展数据管道、ETL/ELT 系统和数据基础设施的数据工程 skill。精通 Python、SQL、Spark、Airflow、dbt、Kafka 等技术。

io.usefulapi/census

List reverse-ETL sources, destinations, models, syncs and runs; trigger syncs into SaaS tools.

io.github.K-Dense-AI/scientific-agent-skills/polars

面向 Python ETL、分析与 pandas 迁移的高性能 DataFrame 库。适用于基于表达式的数据操作，支持惰性查询优化、并行执行、流式跨核处理、Arrow 互操作与可选的 GPU 执行。

io.github.sickn33/antigravity-awesome-skills/api-integration

设计事件驱动架构、webhook 系统、API 串联流程、ETL 管道以及服务间集成模式。当用户询问 webhook、事件流、API 组合、连接多个 API、搭建管道、Pub/Sub、Kafka 主题、ETL 等时使用。

io.github.github/awesome-copilot/sql-server-table-reconciliation

适用场景：跨实例比对 SQL Server 表、数据迁移校验、ETL 验证、行不一致检测、schema 漂移、对账报告、生产与预发环境对比。使用 mssql-python 驱动配合 Apache Arrow 实现快速列式数据传输与比对。

io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldw-authoring-cli

在智能体 CLI 环境中，针对 Microsoft Fabric Data Warehouse 与 SQL endpoint 执行 T-SQL 创作（DDL、DML、数据摄取、事务、schema 变更）。当用户想要：(1) 从终端创建/修改/删除表；(2) 通过 CLI 执行 insert/update/delete/merge；(3) 运行 COPY INTO 或 OPENROWSET 摄取；(4) 管理事务或存储过程；(5) 执行 schema 演进；(6) 使用 time travel 或快照；(7) 生成 ETL/ELT shell 脚本；(8) 在 Lakehouse SQLEP 上创建视图/函数/过程。触发语：create table in warehouse、insert data via T-SQL、load from ADLS、COPY INTO、run ETL with T-SQL、alter warehouse table、upsert with T-SQL、merge into warehouse、create T-SQL procedure、warehouse time travel、recover deleted warehouse data、create warehouse schema、deploy warehouse、transaction conflict、snapshot isolation error。

io.github.microsoft/skills-for-fabric/sqldw-authoring-cli

在智能体 CLI 环境中，通过授权类 T-SQL（DDL、DML、数据摄取、事务、schema 变更）操作 Microsoft Fabric Data Warehouse 与 SQL endpoint。适用场景：(1) 从终端建/改/删表；(2) 通过 CLI 执行 insert/update/delete/merge；(3) 运行 COPY INTO 或 OPENROWSET 摄取；(4) 管理事务或存储过程；(5) schema 演进；(6) time travel 或快照；(7) 生成 ETL/ELT shell 脚本；(8) 在 Lakehouse SQLEP 上创建视图/函数/存储过程。触发词：“create table in warehouse”“insert data via T-SQL”“load from ADLS”“COPY INTO”“run ETL with T-SQL”“alter warehouse table”“upsert with T-SQL”“merge into warehouse”“create T-SQL procedure”“warehouse time travel”“recover deleted warehouse data”“create warehouse schema”“deploy warehouse”“transaction conflict”“snapshot isolation error”。

io.github.davila7/claude-code-templates/senior-data-engineer

世界级的数据工程技能，用于构建可扩展数据管道、ETL/ELT 系统与数据基础设施。精通 Python、SQL、Spark、Airflow、dbt、Kafka 与现代数据栈，涵盖数据建模、管道编排、数据质量与 DataOps。在设计数据架构、搭建数据管道、优化数据工作流或落地数据治理时使用。