用途：对 CSV、TSV、Excel 等表格数据文件运行 SQL 查询，底层使用 Polars 驱动的 sqlp 命令。
主要能力：支持基本 SELECT、WHERE 过滤、GROUP BY 聚合、JOIN、窗口函数、LIKE 字符串匹配、日期提取和 CASE 表达式等 Polars SQL 语法；单个 SQL 语句可查询多个 CSV 文件（便于连接）。
使用方式：先运行 mcp__qsv__qsv_index 与 mcp__qsv__qsv_stats（cardinality: true, stats_jsonl: true）建立索引和统计缓存；读取 <FILESTEM>.stats.csv 了解列元数据；对将用于 GROUP BY、过滤或连接的列运行 mcp__qsv__qsv_frequency 查看取值分布；再用 mcp__qsv__qsv_sqlp 执行 SQL。SQL 中表名是文件主干名，如 data.csv 对应 SELECT * FROM data；含特殊字符需加引号。Parquet 用 read_parquet('data.parquet') 作为表源。若相对路径无法解析，调用 mcp__qsv__qsv_get_working_dir 和 mcp__qsv__qsv_set_working_dir 同步工作目录。
统计与频率可指导 SQL：按 type 选择正确转换，按 min/max 写精确范围，按 cardinality 估算 GROUP BY 规模，按 nullcount 决定是否处理空值，按 sort_order 跳过多余 ORDER BY，按 mean/stddev 或 median/q1/q3 写异常值过滤，高偏度或高 CV 时改用中位数/分位数过滤并加 LIMIT，稀疏列避免作为连接键。
限制：sqlp 使用 Polars 引擎，部分 PostgreSQL 专有语法可能不支持；列名大小写敏感；结果默认输出到 stdout，大结果集可用 --output file.csv；极复杂查询失败时可考虑 DuckDB 作为替代；超过 10MB 的文件可考虑转为 Parquet 以加速重复查询。