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Actualités AI Jupyter MCP Server : laissez les assistants IA ajouter du code et du texte à vos notebooks Jupyter
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Jupyter MCP Server : laissez les assistants IA ajouter du code et du texte à vos notebooks Jupyter
Qu'est-ce que le serveur Jupyter MCP ?
Jupyter MCP Server est une implémentation de serveur basée sur MCP qui interagit avec les notebooks Jupyter fonctionnant dans JupyterLab. Sa fonction principale est de fournir à un assistant IA (comme Claude) la capacité d'interagir avec les notebooks Jupyter, notamment la lecture, la modification et l'exécution des cellules du notebook.
Par exemple, lorsque vous analysez un jeu de données avec Python, par exemple si vous souhaitez calculer sa moyenne et son écart type, il vous suffit de faire une demande en langage naturel à Claude : « Calcule la moyenne et l'écart type de ce jeu de données ». Claude peut alors générer le résultat du calcul, et même ajouter directement le code Python pour calculer la moyenne et l'écart type dans le Jupyter Notebook, exécuter ce code, et visualiser les résultats.
Principales fonctionnalités de Jupyter MCP Server
Gestion des cellules : ajouter, supprimer, déplacer, diviser et modifier le contenu des cellules.
Exécution des cellules : exécuter une cellule spécifique ou toutes les cellules, et récupérer la sortie.
Opérations sur le système de fichiers : lister le contenu des répertoires, obtenir le contenu des fichiers (avec prise en charge du redimensionnement des images).
Introspection du noyau : lister les variables du noyau et les packages installés.
Gestion des packages : installer des packages dans l'environnement du noyau.
Gestion de l'état du notebook : rechercher des cellules, obtenir les informations et sorties de toutes les cellules, définir le chemin du notebook cible.
Installation et configuration de Jupyter MCP Server
1. Installer les dépendances : assurez-vous que les dépendances suivantes sont installées :
pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt
2. Démarrer JupyterLab :
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0
Avec --ip 0.0.0.0, le serveur MCP exécuté dans un conteneur Docker peut accéder à l'instance locale de JupyterLab.
3. Configurer Claude Desktop :
Téléchargez et installez Claude Desktop.
Ajoutez la configuration de Jupyter MCP Server dans le fichier claude_desktop_config.json :
{
"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"
}
}
}
}Cas d'utilisation de Jupyter MCP Server
Jupyter MCP Server est principalement utilisé pour intégrer un assistant IA (comme Claude) avec les notebooks Jupyter, afin d'automatiser et de rendre interactives les workflows de science des données. Par exemple, l'assistant IA peut lire, modifier et exécuter automatiquement le code du notebook en fonction des besoins de l'utilisateur, améliorant ainsi l'efficacité du travail.
Adresse Github :https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server
