🌍 Jupyter Earth MCP Server 是一个模型上下文协议(MCP) 服务器实现，它提供了一组用于在 📓 Jupyter 笔记本中进行 🗺️ 地理空间分析的工具。
以下演示使用Earthdata MCP 服务器在 NASA Earthdata 上搜索数据集和数据颗粒，使用此 MCP 服务器在 Jupyter 中下载数据，并使用jupyter-mcp-server进行进一步分析。
确保已安装以下软件。协作包必不可少，因为借助Jupyter 实时协作功能，您可以看到笔记本上所做的修改。
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然后，使用以下命令启动 JupyterLab。
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0您也可以运行make jupyterlab 。
[！笔记]
--ip设置为0.0.0.0以允许在 Docker 容器中运行的 MCP 服务器访问您的本地 JupyterLab。
Related MCP server: Earthdata MCP Server
您可以从此页面下载适用于 macOS 和 Windows 的 Claude Desktop。
对于 Linux，我们成功使用了基于 nix 的非官方构建脚本
# ⚠️ 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要将其与 Claude Desktop 一起使用，请将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json （在MCP 文档网站上阅读更多内容）。
[！重要的]
确保
SERVER_URL和TOKEN的端口与jupyter lab命令中使用的端口相匹配。
NOTEBOOK_PATH应该相对于启动 JupyterLab 的目录。
{
"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"
}
}
}
}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该服务器目前提供1个工具：
download_earth_data_granules
在 Jupyter 笔记本中添加一个代码单元，以从 NASA 地球数据下载地球数据颗粒。
输入：
folder_name （字符串）：保存数据的本地文件夹名称。
short_name （字符串）：要下载的地球数据集的简称。
count （int）：要下载的数据颗粒数量。
temporal （元组）：（可选）格式为（date_from，date_to）的时间范围。
bounding_box （元组）：（可选）格式为（lower_left_lon、lower_left_lat、upper_right_lon、upper_right_lat）的边界框。
返回：单元格输出。
download_analyze_global_sea_level
请求在 Jupyter 中下载和分析全球海平面数据。
返回：提示格式正确。
您可以从源代码构建 Docker 镜像。
make build-dockerThis server cannot be deployed
MCP server for the GDEX (Geoscience Data Exchange) data portal: datasets, files, metrics, subsetting
Discover, verify, and access NASA Earth science datasets via the Common Metadata Repository (CMR)
MCP server for Mireye Earth — federal-source-cited geospatial data for any MCP-aware agent.
