local-only server

The server can only run on the client’s local machine because it depends on local resources.

Integrations

Provides interaction with Jupyter notebooks running in JupyterLab, allowing adding and executing code cells, creating markdown cells, and interacting with notebook content programmatically.
Offers functionality to download Earth data granules from NASA Earth Data, supporting parameters for folder name, dataset short name, count, temporal range, and bounding box.

🪐 ✨ 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).

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 jupyter-collaboration ipykernel
pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt
pip install datalayer_pycrdt

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:

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.

add_markdown_cell

Agregue una celda de rebajas en un cuaderno Jupyter.
Aporte:
- cell_content (cadena): contenido de 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

This server cannot be installed

-

security - not tested

F

license - not found

-

quality - not tested

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.

Related Resources

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