Jupyter Earth MCP Server

Jupyter Earth MCP Server是一个基于Model Context Protocol (MCP)的服务实现,专为Jupyter笔记本中的地理空间分析提供工具支持。
2.5分
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什么是Jupyter Earth MCP 服务器?

Jupyter Earth MCP 服务器是一个用于地理空间分析的强大工具,通过Model Context Protocol(MCP)协议,它能够连接外部服务并在Jupyter Notebook中执行复杂的数据操作。该服务器支持多种地理空间数据集的搜索、下载及进一步分析。

如何使用Jupyter Earth MCP 服务器?

只需启动JupyterLab并配置好环境,即可轻松使用MCP服务器完成数据检索与处理任务。用户可以通过简单的代码单元格调用内置功能。

适用场景

适合从事地球科学、气候变化研究以及需要频繁访问NASA Earthdata等公共资源的研究人员。

主要功能

下载地球数据集允许用户通过指定条件(如时间范围、地理位置)快速获取所需数据。
运行高级分析脚本集成多种分析工具,支持对下载的数据进行深度挖掘和可视化展示。

优势与局限性

优势
无缝整合多源数据,提升工作效率
无需复杂的安装过程,即开即用
局限性
对网络带宽有一定要求
部分高级功能可能依赖于特定硬件配置

如何使用

安装依赖项
确保已安装必要的Python库,例如`jupyterlab`和`ipykernel`。
启动JupyterLab
在终端中输入以下命令来启动JupyterLab服务。
添加MCP服务器配置
根据操作系统类型编辑Claude Desktop配置文件。

使用案例

案例1:下载全球海平面上升数据利用MCP服务器自动检索并处理来自NASA Earthdata的历史记录。
案例2:本地化气候模型校准针对特定区域的历史天气模式进行建模。

常见问题

如何确保数据安全性?
是否支持离线操作?

相关资源

官方文档
了解MCP协议的基础知识。
演示视频
观看实际应用示例。
GitHub仓库
查看源码和最新版本发布。
安装
复制以下命令到你的Client进行配置
{
  "mcpServers": {
    "jupyter-earth": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "SERVER_URL",
        "-e",
        "TOKEN",
        "-e",
        "NOTEBOOK_PATH",
        "datalayer/jupyter-earth-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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