Jupyter Earth MCP Server

🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 服务器

🌍 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。

然后，使用以下命令启动 JupyterLab。

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。

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

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

Linux 上的 Claude 配置

成分

工具

该服务器目前提供1个工具：

1. 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。

提示

1. download_analyze_global_sea_level
   • 请求在 Jupyter 中下载和分析全球海平面数据。
   • 返回：提示格式正确。

建筑

您可以从源代码构建 Docker 镜像。