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AI 뉴스 Jupyter MCP Server: AI 어시스턴트가 Jupyter 노트북에 코드와 텍스트를 추가하도록 지원
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Jupyter MCP Server: AI 어시스턴트가 Jupyter 노트북에 코드와 텍스트를 추가하도록 지원
Jupyter MCP Server란 무엇인가요?
Jupyter MCP Server는 MCP 기반 서버 구현으로, JupyterLab에서 실행 중인 Jupyter Notebook과 상호작용합니다. 주요 기능은 ai 어시스턴트(예: Claude)에게 Jupyter Notebook과의 상호작용 기능을 제공하는 것으로, 노트북 내 셀의 읽기, 수정 및 실행을 포함합니다.
예를 들어 Python으로 데이터셋을 분석할 때, 평균값과 표준편차를 계산하고 싶다면 Claude에게 자연어로 "이 데이터셋의 평균값과 표준편차를 계산해 줘"라고 요청하기만 하면 됩니다. 그러면 Claude가 계산 결과를 생성할 뿐만 아니라 Jupyter Notebook에 평균값과 표준편차를 계산하는 Python 코드를 직접 추가하고, 해당 코드를 실행한 후 결과를 시각화하여 보여줄 수도 있습니다.
Jupyter MCP Server 주요 기능
셀 관리: 셀 내용 추가, 삭제, 이동, 분할 및 편집.
셀 실행: 특정 셀 또는 모든 셀을 실행하고 출력값을 가져옵니다.
파일 시스템 작업: 디렉터리 내용 나열, 파일 내용 가져오기(이미지 크기 조정 지원).
커널 introspection: 커널 변수 및 설치된 패키지 목록 조회.
패키지 관리: 커널 환경에 패키지 설치.
노트북 상태 관리: 셀 검색, 모든 셀 정보 및 출력값 가져오기, 대상 노트북 경로 설정.
Jupyter MCP Server 설치 및 구성
1. 의존성 설치: 다음 의존성이 설치되어 있는지 확인합니다.
pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt
2. JupyterLab 시작:
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0
여기서 --ip 0.0.0.0은 Docker 컨테이너의 MCP 서버가 로컬 JupyterLab 인스턴스에 접근할 수 있도록 허용합니다.
3. Claude Desktop 구성:
Claude Desktop을 다운로드하여 설치합니다.
claude_desktop_config.json 파일에 Jupyter MCP Server 구성을 추가합니다:
{
"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"
}
}
}
}Jupyter MCP Server 활용 사례
Jupyter MCP Server는 주로 AI 어시스턴트(예: Claude)를 Jupyter Notebook과 통합하여 데이터 과학 워크플로우의 자동화 및 대화형 작업을 구현하는 데 사용됩니다. 예를 들어, AI 어시스턴트는 사용자의 요구에 따라 노트북의 코드를 자동으로 읽고, 수정하고, 실행하여 작업 효율성을 높일 수 있습니다.
Github 주소:https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server
