Jupyter MCP Server:让AI助手在你的Jupyter笔记本中添加代码/文字

Jupyter MCP Server 是什么?

Jupyter MCP Server 是一个基于MCP 的服务器实现,它通过与运行在 JupyterLab 中的 Jupyter 笔记本进行交互。 主要功能是ai 助手(比如 Claude)提供与 Jupyter 笔记本的交互能力,包括读取、修改和执行笔记本中的单元格。

比如当你用 Python 分析一个数据集时,比如想计算其平均值和标准差,你只需用自然语言向 Claude 提出请求:“计算一下这个数据集的平均值和标准差”,Claude 就能生成计算结果,并且还能直接在 Jupyter Notebook 中添加计算平均值和标准差的 Python 代码,甚至可以运行这段代码,并将结果进行可视化展示。

Jupyter MCP Server:让AI助手在你的Jupyter笔记本中添加代码/文字.webp

Jupyter MCP Serve主要功能

  • 单元格管理:添加、删除、移动、拆分和编辑单元格内容。

  • 执行单元格:执行特定单元格或所有单元格,并获取输出。

  • 文件系统操作:列出目录内容、获取文件内容(支持图像缩放)。

  • 内省内核:列出内核变量和已安装的包。

  • 包管理:在内核环境中安装包。

  • 笔记本状态管理:搜索单元格、获取所有单元格信息和输出、设置目标笔记本路径。

Jupyter MCP Serve安装与配置

1. 安装依赖:确保安装了以下依赖:

pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel
pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt
pip install datalayer_pycrdt

2. 启动 JupyterLab:

jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0

其中 --ip 0.0.0.0 允许 Docker 容器中的 MCP 服务器访问本地 JupyterLab 实例。

3. 配置 Claude Desktop:

  • 下载并安装 Claude Desktop。

  • 在 claude_desktop_config.json 文件中添加 Jupyter MCP Server 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"
}
}
}
}

Jupyter MCP Server应用场景

Jupyter MCP Server 主要用于将 AI 助手(如 Claude)与 Jupyter 笔记本集成,实现数据科学工作流中的自动化和交互式操作。例如,AI 助手可以根据用户的需求自动读取、修改和执行笔记本中的代码,从而提高工作效率。

Github地址:https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server

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