🌎 ✨ Servidor MCP de Jupyter Earth

Estado de las acciones de Github PyPI - Versión

🌍 Jupyter Earth MCP Server es una implementación de servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que proporciona un conjunto de herramientas para el 🗺️ análisis geoespacial en 📓 cuadernos Jupyter.

La siguiente demostración utiliza el servidor MCP de Earthdata para buscar conjuntos de datos y gránulos de datos en NASA Earthdata, este servidor MCP para descargar los datos en Jupyter y jupyter-mcp-server para ejecutar análisis adicionales.

Iniciar JupyterLab

Asegúrese de tener instalado lo siguiente. El paquete de colaboración es necesario, ya que las modificaciones realizadas en el notebook se pueden ver gracias a Jupyter Real Time Collaboration .

pip install jupyterlab==4.4.1 jupyter-collaboration==4.0.2 ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt==0.12.15

Luego, inicie JupyterLab con el siguiente comando.

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

También puedes ejecutar make jupyterlab .

[!NOTA]
La --ip se establece en 0.0.0.0 para permitir que el servidor MCP que se ejecuta en un contenedor Docker acceda a su JupyterLab local.

Related MCP server: Earthdata MCP Server

Usar con Claude Desktop

Claude Desktop se puede descargar desde esta página para macOS y Windows.

Para Linux, tuvimos éxito al usar este script de compilación NO OFICIAL basado en 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

Para usar esto con Claude Desktop, agregue lo siguiente a su claude_desktop_config.json (lea más en el sitio web de documentación de MCP ).

[!IMPORTANTE]
Asegúrese de que el puerto de SERVER_URL y TOKEN coincidan con los utilizados en el comando jupyter lab .
NOTEBOOK_PATH debe ser relativo al directorio donde se inició JupyterLab.

Configuración de Claude en macOS y 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" } } } }

Configuración de Claude en 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

Componentes

Herramientas

El servidor actualmente ofrece 1 herramienta:

download_earth_data_granules

Agregue una celda de código en un cuaderno Jupyter para descargar gránulos de datos de la Tierra desde NASA Earth Data.
Aporte:
- folder_name (cadena): nombre de la carpeta local para guardar los datos.
- short_name (cadena): nombre corto del conjunto de datos de la Tierra para descargar.
- count (int): Número de gránulos de datos a descargar.
- temporal (tupla): (opcional) Rango temporal en el formato (fecha_desde, fecha_hasta).
- bounding_box (tupla): (opcional) Cuadro delimitador en el formato (longitud inferior izquierda, latitud inferior izquierda, longitud superior derecha, latitud superior derecha).
Devuelve: Salida de la celda.

Indicaciones

download_analyze_global_sea_level
- Solicitar la descarga y análisis de datos globales del nivel del mar en Jupyter.
- Devuelve: El mensaje tiene el formato correcto.