🌎 ✨ Jupyter Earth MCP サーバー

Githubアクションステータス PyPI - バージョン

🌍 Jupyter Earth MCP サーバーは、📓 Jupyter ノートブックでの🗺️ 地理空間分析用のツールセットを提供するモデルコンテキストプロトコル(MCP) サーバー実装です。

次のデモでは、Earthdata MCP サーバーを使用して NASA Earthdata 上のデータセットとデータグラニュールを検索し、この MCP サーバーを使用して Jupyter にデータをダウンロードし、 jupyter-mcp-server を使用してさらに分析を実行します。

JupyterLabを起動する

以下のパッケージがインストールされていることを確認してください。Jupyter Real Time Collaborationにより、ノートブックに加えられた変更内容を確認できるため、コラボレーションパッケージが必要です。

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

次に、以下のコマンドでJupyterLabを起動します。

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

make jupyterlabを実行することもできます。

[！注記]
--ipは0.0.0.0に設定され、Docker コンテナで実行されている MCP サーバーがローカルの JupyterLab にアクセスできるようになります。

Related MCP server: MCP Google Map Server

Claude Desktop で使用する

Claude Desktop は、macOS および Windows 向けにこのページからダウンロードできます。

Linuxでは、 nixベースのこの非公式ビルドスクリプトを使用することで成功しました。

# ⚠️ 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

これを Claude Desktop で使用するには、 claude_desktop_config.jsonに次のコードを追加します (詳細については、 MCP ドキュメント Web サイトを参照してください)。

[！重要]
SERVER_URLとTOKENのポートが、 jupyter labコマンドで使用されているポートと一致していることを確認します。
NOTEBOOK_PATHは、JupyterLab が起動されたディレクトリを基準にする必要があります。

macOSとWindowsでのClaudeの構成

{
  "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でのClaudeの設定

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

コンポーネント

ツール

サーバーは現在 1 つのツールを提供しています:

download_earth_data_granules

Jupyter ノートブックにコードセルを追加して、NASA Earth Data から地球データの粒度をダウンロードします。
入力：
- folder_name (文字列): データを保存するローカルフォルダー名。
- short_name (文字列): ダウンロードする Earth データセットの短縮名。
- count (int): ダウンロードするデータ粒度数。
- temporal (タプル): (オプション) (date_from、date_to) 形式の時間範囲。
- bounding_box (タプル): (オプション) (lower_left_lon、lower_left_lat、upper_right_lon、upper_right_lat) 形式の境界ボックス。
戻り値: セル出力。

プロンプト

download_analyze_global_sea_level
- Jupyter で世界の海面データをダウンロードして分析することを依頼します。
- 戻り値: プロンプトは正しくフォーマットされます。

建物

Docker イメージをソースからビルドできます。

make build-docker

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