🌎 ✨ Jupyter Earth MCP-Server

Name: Jupyter Earth MCP Server
Author: datalayer

Github-Aktionsstatus PyPI - Version

🌍 Jupyter Earth MCP Server ist eine Model Context Protocol (MCP)-Serverimplementierung, die eine Reihe von Tools für 🗺️ Georäumliche Analysen in 📓 Jupyter-Notebooks bereitstellt.

Die folgende Demo verwendet den Earthdata MCP-Server, um auf NASA Earthdata nach Datensätzen und Datengranulaten zu suchen, diesen MCP-Server, um die Daten in Jupyter herunterzuladen, und den Jupyter-MCP-Server, um weitere Analysen durchzuführen.

Starten Sie JupyterLab

Stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes installiert haben. Das Collaboration-Paket wird benötigt, da die am Notebook vorgenommenen Änderungen dank Jupyter Real Time Collaboration sichtbar sind.

pip install jupyterlab==4.4.1 jupyter-collaboration==4.0.2 ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt==0.12.17

Starten Sie dann JupyterLab mit dem folgenden Befehl.

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

Sie können auch make jupyterlab ausführen.

[!NOTIZ]
Die --ip wird auf 0.0.0.0 gesetzt, um dem in einem Docker-Container ausgeführten MCP-Server den Zugriff auf Ihr lokales JupyterLab zu ermöglichen.

Related MCP server: Earthdata MCP Server

Verwendung mit Claude Desktop

Claude Desktop kann von dieser Seite für macOS und Windows heruntergeladen werden.

Für Linux hatten wir Erfolg mit diesem inoffiziellen Build-Skript basierend auf nix

# ⚠️ UNOFFICIAL # You can also run `make claude-linux` NIXPKGS_ALLOW_UNFREE=1 nix run github:k3d3/claude-desktop-linux-flake \ --impure \ --extra-experimental-features flakes \ --extra-experimental-features nix-command

Um dies mit Claude Desktop zu verwenden, fügen Sie Folgendes zu Ihrer claude_desktop_config.json hinzu (lesen Sie mehr auf der MCP-Dokumentationswebsite ).

[!WICHTIG]
Stellen Sie sicher, dass der Port der SERVER_URL und TOKEN mit denen im jupyter lab -Befehl übereinstimmen.
Der NOTEBOOK_PATH sollte relativ zum Verzeichnis sein, in dem JupyterLab gestartet wurde.

Claude-Konfiguration unter macOS und Windows

{ "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" } } } }

Claude-Konfiguration unter Linux

CLAUDE_CONFIG=${HOME}/.config/Claude/claude_desktop_config.json cat <<EOF > $CLAUDE_CONFIG { "mcpServers": { "jupyter-earth": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "SERVER_URL", "-e", "TOKEN", "-e", "NOTEBOOK_PATH", "--network=host", "datalayer/jupyter-earth-mcp-server:latest" ], "env": { "SERVER_URL": "http://localhost:8888", "TOKEN": "MY_TOKEN", "NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb" } } } } EOF cat $CLAUDE_CONFIG

Komponenten

Werkzeuge

Der Server bietet derzeit 1 Tool:

download_earth_data_granules

Fügen Sie in einem Jupyter-Notebook eine Codezelle hinzu, um Erddatengranulate von NASA Earth Data herunterzuladen.
Eingang:
- folder_name (Zeichenfolge): Name des lokalen Ordners zum Speichern der Daten.
- short_name (Zeichenfolge): Kurzname des herunterzuladenden Earth-Datensatzes.
- count (int): Anzahl der herunterzuladenden Datengranulate.
- temporal (Tupel): (Optional) Zeitbereich im Format (Datum_von, Datum_bis).
- bounding_box (Tupel): (Optional) Begrenzungsrahmen im Format (untere_linke_Länge, untere_linke_Breitengrad, obere_rechte_Länge, obere_rechte_Breitengrad).
Rückgabe: Zellenausgabe.

Eingabeaufforderungen

download_analyze_global_sea_level
- Um das Herunterladen und Analysieren globaler Meeresspiegeldaten in Jupyter anzufordern.
- Rückgabe: Eingabeaufforderung korrekt formatiert.