🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 서버
🌍 Jupyter Earth MCP 서버는 Jupyter 노트북에서 🗺️ 지리공간 분석을 위한 도구 세트를 제공하는 MCP( Model Context Protocol ) 서버 구현입니다.
다음 데모에서는 Earthdata MCP 서버를 사용하여 NASA Earthdata에서 데이터 세트와 데이터 과립을 검색하고, 이 MCP 서버를 사용하여 Jupyter에 데이터를 다운로드하고, jupyter-mcp-server를 사용 하여 추가 분석을 실행합니다.
JupyterLab 시작하기
다음이 설치되어 있는지 확인하세요. Jupyter Real Time Collaboration을 통해 노트북에서 수정한 내용을 확인할 수 있으므로 협업 패키지가 필요합니다.
지엑스피1
그런 다음, 다음 명령으로 JupyterLab을 시작합니다.
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0make jupyterlab 실행할 수도 있습니다.
[!메모]
--ip0.0.0.0으로 설정하면 Docker 컨테이너에서 실행되는 MCP 서버가 로컬 JupyterLab에 액세스할 수 있습니다.
Related MCP server: MCP Google Map Server
Claude Desktop과 함께 사용
Claude Desktop은 이 페이지에서 macOS 및 Windows용으로 다운로드할 수 있습니다.
Linux의 경우 nix 기반의 이 비공식 빌드 스크립트를 사용하여 성공했습니다.
# ⚠️ 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-commandClaude Desktop과 함께 사용하려면 다음을 claude_desktop_config.json 에 추가하세요(자세한 내용은 MCP 문서 웹사이트 에서 확인하세요).
[!중요한]
SERVER_URL과TOKEN의 포트가jupyter lab명령에서 사용된 포트와 일치하는지 확인하세요.
NOTEBOOK_PATH는 JupyterLab이 시작된 디렉토리를 기준으로 해야 합니다.
macOS 및 Windows에서의 Claude 구성
{
"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"
}
}
}
}Linux에서의 Claude 구성
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_CONFIG구성 요소
도구
현재 서버는 1개의 도구를 제공합니다.
download_earth_data_granules
Jupyter 노트북에 코드 셀을 추가하여 NASA Earth Data에서 지구 데이터 과립을 다운로드합니다.
입력:
folder_name(문자열): 데이터를 저장할 로컬 폴더 이름입니다.short_name(문자열): 다운로드할 지구 데이터 세트의 짧은 이름입니다.count(int): 다운로드할 데이터 과립의 수.temporal(튜플): (선택 사항) (date_from, date_to) 형식의 시간 범위입니다.bounding_box(튜플): (선택 사항) (lower_left_lon, lower_left_lat, upper_right_lon, upper_right_lat) 형식의 경계 상자입니다.
반환: 셀 출력.
프롬프트
download_analyze_global_sea_levelJupyter에서 전 세계 해수면 데이터를 다운로드하고 분석해 달라고 요청합니다.
반환: 프롬프트 형식이 정확합니다.
건물
소스에서 Docker 이미지를 빌드할 수 있습니다.
make build-docker