Jupyter MCP Server
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Jupyter MCP Server

Jupyter MCP Server是一个实现模型上下文协议(MCP)的服务,支持与Jupyter笔记本交互。
3.5分
10.3K

什么是Jupyter MCP 服务器?

Jupyter MCP 服务器是一个支持Model Context Protocol (MCP) 的工具,它允许您在JupyterLab中通过Claude等工具实时编辑和交互Jupyter笔记本。它支持添加代码单元格、执行代码以及插入Markdown内容。

如何使用Jupyter MCP 服务器?

首先需要安装相关依赖并启动JupyterLab,然后配置Claude桌面客户端以连接到本地的JupyterLab实例。

适用场景

适用于需要多人协作开发Jupyter笔记本的团队,尤其适合数据科学家和研究人员。

主要功能

添加并执行代码单元格
允许在Jupyter笔记本中动态添加新的代码单元格并立即运行它们。
添加Markdown单元格
可以轻松插入Markdown格式的文本,方便注释和文档撰写。
优势
支持多人实时协作编辑Jupyter笔记本。
提供强大的API接口来扩展功能。
集成Claude等高级AI工具,提升生产力。
局限性
需要一定的环境配置,可能对新手不太友好。
仅限于JupyterLab环境下的使用。

如何使用

安装依赖
确保已安装JupyterLab、Jupyter-Collaboration以及ipykernel。
启动JupyterLab
使用以下命令启动JupyterLab,并确保设置了正确的IP地址和端口。
配置Claude客户端
根据文档添加相应的配置文件,确保服务器URL和令牌匹配。

使用案例

案例1:添加代码单元格
在Jupyter笔记本中动态添加一个Python代码单元格并执行。
案例2:插入Markdown单元格
向笔记本中插入一段Markdown格式的文本。

常见问题

如何确保Claude客户端可以访问本地JupyterLab?
是否可以在Linux上使用该工具?

相关资源

Jupyter MCP 官方文档
了解Model Context Protocol的详细信息。
Claude Desktop 下载页面
下载Claude桌面客户端。
GitHub 项目仓库
查看项目的源代码和最新更新。

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "jupyter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "SERVER_URL",
        "-e",
        "TOKEN",
        "-e",
        "NOTEBOOK_PATH",
        "datalayer/jupyter-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "SERVER_URL": "http://host.docker.internal:8888",
        "TOKEN": "MY_TOKEN",
        "NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb"
      }
    }
  }
}
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

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