🌎 ✨ Jupyter Earth MCP сервер

🌍 Jupyter Earth MCP Server — это реализация сервера Model Context Protocol (MCP), которая предоставляет набор инструментов для 🗺️ геопространственного анализа в 📓 блокнотах Jupyter.

В следующей демонстрации используется сервер Earthdata MCP для поиска наборов данных и гранул данных в NASA Earthdata, этот сервер MCP используется для загрузки данных в Jupyter, а jupyter-mcp-server — для выполнения дальнейшего анализа.

Запустить JupyterLab

Убедитесь, что у вас установлено следующее. Пакет совместной работы необходим, поскольку изменения, внесенные в блокнот, можно увидеть благодаря 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

Затем запустите JupyterLab с помощью следующей команды.

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

Вы также можете запустить make jupyterlab .

[!ПРИМЕЧАНИЕ]

Параметр --ip устанавливается равным 0.0.0.0 , чтобы разрешить серверу MCP, работающему в контейнере Docker, получать доступ к локальному JupyterLab.

Related MCP server: MCP Google Map Server

Использовать с Claude Desktop

Claude Desktop можно загрузить с этой страницы для macOS и Windows.

Для Linux мы успешно использовали этот НЕОФИЦИАЛЬНЫЙ скрипт сборки на основе 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

Чтобы использовать это с Claude Desktop, добавьте следующее в ваш claude_desktop_config.json (подробнее на сайте документации MCP ).

[!ВАЖНЫЙ]

Убедитесь, что порт SERVER_URL и TOKEN совпадают с портами, используемыми в команде jupyter lab .

NOTEBOOK_PATH должен быть указан относительно каталога, в котором был запущен JupyterLab.

Конфигурация Клода на macOS и Windows

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Конфигурация Клода на Linux

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

Компоненты

Инструменты

В настоящее время сервер предлагает 1 инструмент:

1. download_earth_data_granules

• Добавьте ячейку кода в блокнот Jupyter, чтобы загрузить гранулы данных о Земле из NASA Earth Data.

• Вход:

  • folder_name (строка): Имя локальной папки для сохранения данных.

  • short_name (string): Краткое имя набора данных о Земле для загрузки.

  • count (int): Количество гранул данных для загрузки.

  • temporal (tuple): (Необязательно) временной диапазон в формате (date_from, date_to).

  • bounding_box (кортеж): (Необязательно) Ограничивающий прямоугольник в формате (lower_left_lon, lower_left_lat, upper_right_lon, upper_right_lat).

• Возвращает: Вывод ячейки.

Подсказки

1. download_analyze_global_sea_level

   • Подать заявку на загрузку и анализ данных об уровне мирового океана в Jupyter.

   • Возвращает: Запрос отформатирован правильно.

Здание

Вы можете собрать образ Docker из исходного кода.

make build-docker