이 서버를 사용하면 호환되는 AI 어시스턴트(예: Cursor 또는 Claude Desktop)가 로컬 컴퓨터의 Jupyter Notebook 파일(.ipynb)과 상호 작용할 수 있습니다.
📋 필수 조건
시작하기 전에 다음 사항이 설치되어 있는지 확인하세요.
- Python: 버전 3.10 이상.
uv
: Astral의 빠른 Python 패키지 설치 프로그램 및 가상 환경 관리자입니다. uv가 없다면 설치하세요.지엑스피1fastmcp
CLI(선택 사항, Claude Desktopfastmcp install
의 경우): Claude Desktop에fastmcp install
방법을 사용하려면fastmcp
명령을 사용할 수 있어야 합니다.
🔧 설정
- 저장소 복제:
- 설치 방법을 선택하세요:
- 옵션 A: 자동 설치(권장) 프로젝트의 루트 디렉토리(방금
cd
-ed로 들어간 디렉토리)에서 OS에 적합한 스크립트를 실행합니다.- macOS / Linux:
- 윈도우(PowerShell):GXP5 이 스크립트는
.venv
생성하고, 종속성을 설치하고, MCP 클라이언트 구성에 필요한 정확한 경로를 출력합니다.
- macOS / Linux:
- 옵션 B: 수동 설정 스크립트에 문제가 발생하거나 수동 제어를 선호하는 경우 다음 단계를 따르세요.
- 가상 환경 만들기 및 활성화:(셸 프롬프트 시작 부분에
(.venv)
또는 이와 유사한 내용이 표시되어야 합니다.) - 종속성 설치:
- 가상 환경 만들기 및 활성화:
- 옵션 A: 자동 설치(권장) 프로젝트의 루트 디렉토리(방금
▶️ 서버 실행
수동 설정을 사용한 경우 가상 환경( .venv
)이 활성화되어 있는지 확인하세요.
방법 1: 직접 실행(커서, 일반 사용에 권장)
이 방법은 uv run
사용하여 현재 Python 환경(이제 종속성이 설치되었을 것임)을 사용하여 서버 스크립트를 직접 실행합니다.
- 서버를 실행합니다:서버가 시작되고 (초기화되지 않은) 작업 공간 디렉터리를 포함한 상태 메시지가 인쇄됩니다.
- 클라이언트 구성(
mcp.json
): MCP 클라이언트(예: Cursor)가 연결되도록 구성합니다. 클라이언트의 MCP 구성 파일(예: 작업 공간의.cursor/mcp.json
)을 생성하거나 편집합니다.템플릿(권장):❓ Python의 전체 경로를 사용하는 이유는 무엇인가요? Cursor와 같은 GUI 애플리케이션은 터미널과 동일한
PATH
환경을 상속하지 않을 수 있습니다..venv
파일에 Python 인터프리터의 정확한 경로를 지정하면 서버가 올바른 환경 및 종속성으로 실행됩니다. ⚠️ 중요: 플레이스홀더 경로를 시스템의 실제 절대 경로 로 바꾸세요.
방법 2: Claude Desktop 통합( fastmcp install
)
이 방법은 fastmcp
도구를 사용하여 서버 전용의 격리된 환경을 생성하고 Claude Desktop에 등록합니다. fastmcp install
이 환경 생성을 자동으로 처리하므로, 이 방법에서는 일반적으로 .venv
파일을 수동으로 활성화할 필요가 없습니다.
- Claude를 위한 서버 설치:
fastmcp install
백그라운드에서uv
사용하여 환경을 만들고requirements.txt
에서 종속성을 설치합니다.- 이제 서버가 Claude Desktop 개발자 설정에 나타나 활성화할 수 있습니다.
fastmcp install
사용할 때는 일반적으로claude_desktop_config.json
수동으로 편집할 필요가 없습니다 .
📘 사용법
핵심 개념: 작업 공간 초기화
서버를 어떻게 실행하든 AI 어시스턴트에서 가장 먼저 해야 할 일은 작업 공간을 초기화하는 것입니다. 이를 통해 서버에 프로젝트 파일과 노트북의 위치를 알릴 수 있습니다.
⚠️ 노트북이 있는 디렉터리의 전체 절대 경로를 제공 해야 합니다 . 상대 경로나 . 과 같은 경로는 허용되지 않습니다
.
서버에서 경로를 확인하고 기존 노트북이 있으면 나열합니다.
핵심 운영
작업 공간이 초기화되면 사용 가능한 도구를 사용할 수 있습니다.
🛠️ 사용 가능한 도구
도구 | 설명 |
---|---|
initialize_workspace | 필수 첫 번째 단계. 작업 공간의 절대 경로를 설정합니다. |
list_notebooks | 작업 공간 디렉토리에서 발견된 모든 .ipynb 파일을 나열합니다. |
create_notebook | Jupyter Notebook이 존재하지 않으면 새 Jupyter Notebook을 만듭니다. |
read_notebook | 노트북의 전체 구조와 내용을 읽습니다. |
read_cell | 인덱스별로 특정 셀의 콘텐츠와 메타데이터를 읽습니다. |
edit_cell | 인덱스를 사용하여 기존 셀의 소스 내용을 수정합니다. |
add_cell | 특정 인덱스나 끝에 새로운 코드나 마크다운 셀을 추가합니다. |
read_notebook_outputs | 노트북의 모든 코드 셀에서 모든 출력을 읽습니다. |
read_cell_output | 인덱스별로 특정 코드 셀의 출력을 읽습니다. |
🧪 개발 및 디버깅
서버 자체를 디버깅해야 하는 경우:
- 직접 실행:
uv run python server.py
사용하고 오류나 출력 문이 있는지 터미널 출력을 관찰합니다. - FastMCP 개발 모드: MCP 검사기를 사용한 대화형 테스트의 경우:
📄 라이센스
이 프로젝트는 MIT 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 자세한 내용은 라이선스 파일을 참조하세요.
This server cannot be installed
local-only server
The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.
파이썬 노트북 mcp
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