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Jupyter MCP Server: KI-Assistenten können Code und Text in deinen Jupyter-Notebooks hinzufügen
Was ist der Jupyter MCP Server?
Der Jupyter MCP Server ist eine MCP-basierte Server-Implementierung, die mit Jupyter-Notebooks interagiert, die in JupyterLab ausgeführt werden. Die Hauptfunktion besteht darin, KI-Assistenten (wie Claude) Interaktionsfähigkeiten mit Jupyter-Notebooks bereitzustellen, einschließlich Lesen, Ändern und Ausführen von Zellen in Notebooks.
Wenn du beispielsweise mit Python einen Datensatz analysierst und dessen Mittelwert und Standardabweichung berechnen möchtest, musst du Claude nur in natürlicher Sprache bitten: „Berechne den Mittelwert und die Standardabweichung dieses Datensatzes". Claude kann dann die Berechnungsergebnisse generieren und sogar direkt Python-Code zum Berechnen des Mittelwerts und der Standardabweichung im Jupyter Notebook hinzufügen. Es kann diesen Code sogar ausführen und die Ergebnisse visualisieren.
Hauptfunktionen von Jupyter MCP Server
Zellenverwaltung: Zellen hinzufügen, löschen, verschieben, teilen und deren Inhalte bearbeiten.
Zellen ausführen: Bestimmte Zellen oder alle Zellen ausführen und Ausgaben abrufen.
Dateisystemoperationen: Verzeichnisinhalte auflisten, Dateiinhalte abrufen (mit Unterstützung für Bildskalierung).
Kernel-Introspektion: Kernel-Variablen und installierte Pakete auflisten.
Paketverwaltung: Pakete in der Kernel-Umgebung installieren.
Notebook-Zustandsverwaltung: Zellen durchsuchen, alle Zelleninformationen und Ausgaben abrufen, Ziel-Notebook-Pfad festlegen.
Installation und Konfiguration von Jupyter MCP Server
1. Abhängigkeiten installieren: Stelle sicher, dass die folgenden Abhängigkeiten installiert sind:
pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt
2. JupyterLab starten:
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0
Wobei --ip 0.0.0.0 es dem MCP-Server im Docker-Container ermöglicht, auf die lokale JupyterLab-Instanz zuzugreifen.
3. Claude Desktop konfigurieren:
Lade Claude Desktop herunter und installiere es.
Füge die Jupyter MCP Server-Konfiguration in die Datei claude_desktop_config.json ein:
{
"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"
}
}
}
}Anwendungsfälle des Jupyter MCP Servers
Der Jupyter MCP Server wird hauptsächlich verwendet, um KI-Assistenten (wie Claude) in Jupyter-Notebooks zu integrieren und Automatisierung sowie interaktive Abläufe in Data-Science-Workflows zu ermöglichen. Beispielsweise kann der KI-Assistent basierend auf den Anforderungen der Benutzer automatisch Code in Notebooks lesen, ändern und ausführen, wodurch die Arbeitseffizienz gesteigert wird.
Github-Adresse:https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server
