🌎 ✨ Jupyter Earth MCP сервер

Name: Jupyter Earth MCP Server
Author: datalayer

Статус действий Github PyPI - Версия

🌍 Jupyter Earth MCP Server — это реализация сервера Model Context Protocol (MCP), которая предоставляет набор инструментов для 🗺️ геопространственного анализа в 📓 блокнотах Jupyter.

В следующей демонстрации используется сервер Earthdata MCP для поиска наборов данных и гранул данных в NASA Earthdata, этот сервер MCP используется для загрузки данных в Jupyter, а jupyter-mcp-server — для выполнения дальнейшего анализа.

Запустить JupyterLab

Убедитесь, что у вас установлено следующее. Пакет совместной работы необходим, поскольку изменения, внесенные в блокнот, можно увидеть благодаря 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==0.12.17

Затем запустите JupyterLab с помощью следующей команды.

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

Вы также можете запустить make jupyterlab .

[!ПРИМЕЧАНИЕ]
Параметр --ip устанавливается равным 0.0.0.0 , чтобы разрешить серверу MCP, работающему в контейнере Docker, получать доступ к локальному JupyterLab.

Related MCP server: Earthdata MCP Server

Использовать с Claude Desktop

Claude Desktop можно загрузить с этой страницы для macOS и Windows.

Для Linux мы успешно использовали этот НЕОФИЦИАЛЬНЫЙ скрипт сборки на основе 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

Чтобы использовать это с Claude Desktop, добавьте следующее в ваш claude_desktop_config.json (подробнее на сайте документации MCP ).

[!ВАЖНЫЙ]
Убедитесь, что порт SERVER_URL и TOKEN совпадают с портами, используемыми в команде jupyter lab .
NOTEBOOK_PATH должен быть указан относительно каталога, в котором был запущен JupyterLab.

Конфигурация Клода на macOS и 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" } } } }

Конфигурация Клода на 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

Компоненты

Инструменты

В настоящее время сервер предлагает 1 инструмент:

download_earth_data_granules

Добавьте ячейку кода в блокнот Jupyter, чтобы загрузить гранулы данных о Земле из NASA Earth Data.
Вход:
- folder_name (строка): Имя локальной папки для сохранения данных.
- short_name (string): Краткое имя набора данных о Земле для загрузки.
- count (int): Количество гранул данных для загрузки.
- temporal (tuple): (Необязательно) временной диапазон в формате (date_from, date_to).
- bounding_box (кортеж): (Необязательно) Ограничивающий прямоугольник в формате (lower_left_lon, lower_left_lat, upper_right_lon, upper_right_lat).
Возвращает: Вывод ячейки.

Подсказки

download_analyze_global_sea_level
- Подать заявку на загрузку и анализ данных об уровне мирового океана в Jupyter.
- Возвращает: Запрос отформатирован правильно.