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Glama

Jupyter MCP Server

by datalayer

🪐 ✨ Servidor Jupyter MCP

Jupyter MCP Server es una implementación de servidor de Protocolo de contexto de modelo (MCP) que proporciona interacción con 📓 cuadernos Jupyter que se ejecutan en cualquier JupyterLab (también funciona con su 💻 JupyterLab local).

Servidor Jupyter MCP

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==0.12.17

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.

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": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "SERVER_URL", "-e", "TOKEN", "-e", "NOTEBOOK_PATH", "datalayer/jupyter-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": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "SERVER_URL", "-e", "TOKEN", "-e", "NOTEBOOK_PATH", "--network=host", "datalayer/jupyter-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 2 herramientas:

  1. add_execute_code_cell
  • Agregar y ejecutar una celda de código en un cuaderno Jupyter.
  • Aporte:
    • cell_content (cadena): Código a ejecutar.
  • Devuelve: Salida de la celda.
  1. add_markdown_cell
  • Agregue una celda de rebajas en un cuaderno Jupyter.
  • Aporte:
    • cell_content (cadena): contenido Markdown.
  • Devuelve: Mensaje de éxito.

Edificio

Puedes crear la imagen de Docker desde la fuente.

make build-docker

Instalación mediante herrería

Para instalar Jupyter MCP Server para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

npx -y @smithery/cli install @datalayer/jupyter-mcp-server --client claude
-
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.

Permite la interacción con cuadernos Jupyter a través del Protocolo de contexto de modelo, lo que admite la ejecución de código y la inserción de rebajas dentro de entornos JupyterLab.

  1. Iniciar JupyterLab
    1. Usar con Claude Desktop
      1. Configuración de Claude en macOS y Windows
      2. Configuración de Claude en Linux
    2. Componentes
      1. Herramientas
    3. Edificio
      1. Instalación mediante herrería

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

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