Skip to main content
Glama

Jupyter Earth MCP Server

by datalayer

🌎 ✨ Jupyter Earth MCP сервер

🌍 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.

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:

  1. 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

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

Здание

Вы можете собрать образ Docker из исходного кода.

make build-docker
-
security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

Реализация сервера Model Context Protocol, предоставляющая инструменты геопространственного анализа в блокнотах Jupyter, в частности для загрузки гранул данных NASA Earth.

  1. Запустить JupyterLab
    1. Использовать с Claude Desktop
      1. Конфигурация Клода на macOS и Windows
      2. Конфигурация Клода на Linux
    2. Компоненты
      1. Инструменты
      2. Подсказки
    3. Здание

      Related MCP Servers

      • A
        security
        A
        license
        A
        quality
        A Model Context Protocol server that provides a standardized interface for AI models to interact with NASA's vast array of data sources including APOD, Mars Rover photos, satellite imagery, and space weather data.
        Last updated -
        24
        18
        62
        TypeScript
        ISC License
        • Apple
        • Linux
      • A
        security
        A
        license
        A
        quality
        A Model Context Protocol server that provides Google Maps API integration, allowing users to search locations, get place details, geocode addresses, calculate distances, obtain directions, and retrieve elevation data through LLM processing capabilities.
        Last updated -
        7
        1,241
        53
        TypeScript
        MIT License
      • -
        security
        A
        license
        -
        quality
        A Model Context Protocol server that enables efficient discovery and retrieval of NASA Earth Data for geospatial analysis.
        Last updated -
        16
        Python
        BSD 3-Clause
        • Linux
      • -
        security
        A
        license
        -
        quality
        A Model Context Protocol server that provides network analysis tools for security professionals, enabling AI models like Claude to perform tasks such as ASN lookups, DNS analysis, WHOIS retrieval, and IP geolocation for security investigations.
        Last updated -
        1
        Python
        Apache 2.0
        • Linux
        • Apple

      View all related MCP servers

      MCP directory API

      We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

      curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/datalayer/jupyter-earth-mcp-server'

      If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server