🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 服务器

Name: Jupyter Earth MCP Server
Author: datalayer

Github Actions 状态 PyPI - 版本

🌍 Jupyter Earth MCP Server 是一个模型上下文协议(MCP) 服务器实现，它提供了一组用于在 📓 Jupyter 笔记本中进行 🗺️ 地理空间分析的工具。

以下演示使用Earthdata MCP 服务器在 NASA Earthdata 上搜索数据集和数据颗粒，使用此 MCP 服务器在 Jupyter 中下载数据，并使用jupyter-mcp-server进行进一步分析。

启动 JupyterLab

确保已安装以下软件。协作包必不可少，因为借助Jupyter 实时协作功能，您可以看到笔记本上所做的修改。

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

然后，使用以下命令启动 JupyterLab。

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

您也可以运行make jupyterlab 。

[！笔记]
--ip设置为0.0.0.0以允许在 Docker 容器中运行的 MCP 服务器访问您的本地 JupyterLab。

Related MCP server: Earthdata MCP Server

与 Claude Desktop 一起使用

您可以从此页面下载适用于 macOS 和 Windows 的 Claude Desktop。

对于 Linux，我们成功使用了基于 nix 的非官方构建脚本

# ⚠️ 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

要将其与 Claude Desktop 一起使用，请将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json （在MCP 文档网站上阅读更多内容）。

[！重要的]
确保SERVER_URL和TOKEN的端口与jupyter lab命令中使用的端口相匹配。
NOTEBOOK_PATH应该相对于启动 JupyterLab 的目录。

macOS 和 Windows 上的 Claude 配置

{ "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" } } } }

Linux 上的 Claude 配置

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

成分

工具

该服务器目前提供1个工具：

download_earth_data_granules

在 Jupyter 笔记本中添加一个代码单元，以从 NASA 地球数据下载地球数据颗粒。
输入：
- folder_name （字符串）：保存数据的本地文件夹名称。
- short_name （字符串）：要下载的地球数据集的简称。
- count （int）：要下载的数据颗粒数量。
- temporal （元组）：（可选）格式为（date_from，date_to）的时间范围。
- bounding_box （元组）：（可选）格式为（lower_left_lon、lower_left_lat、upper_right_lon、upper_right_lat）的边界框。
返回：单元格输出。