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開源AI應用平臺Jupyter MCP Server：讓AI助手在你的Jupyter筆記本中添加代碼/文字
Jupyter MCP Server 是什么？
Jupyter MCP Server 是一個基于MCP 的服務器實現，它通過與運行在 JupyterLab 中的 Jupyter 筆記本進行交互。 主要功能是ai 助手（比如 Claude）提供與 Jupyter 筆記本的交互能力，包括讀取、修改和執行筆記本中的單元格。
比如當你用 Python 分析一個數據集時，比如想計算其平均值和標準差，你只需用自然語言向 Claude 提出請求：“計算一下這個數據集的平均值和標準差”，Claude 就能生成計算結果，并且還能直接在 Jupyter Notebook 中添加計算平均值和標準差的 Python 代碼，甚至可以運行這段代碼，并將結果進行可視化展示。
Jupyter MCP Serve主要功能
單元格管理：添加、刪除、移動、拆分和編輯單元格內容。
執行單元格：執行特定單元格或所有單元格，并獲取輸出。
文件系統操作：列出目錄內容、獲取文件內容（支持圖像縮放）。
內省內核：列出內核變量和已安裝的包。
包管理：在內核環境中安裝包。
筆記本狀態管理：搜索單元格、獲取所有單元格信息和輸出、設置目標筆記本路徑。
Jupyter MCP Serve安裝與配置
1. 安裝依賴：確保安裝了以下依賴：
pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt
2. 啟動 JupyterLab：
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0
其中 --ip 0.0.0.0 允許 Docker 容器中的 MCP 服務器訪問本地 JupyterLab 實例。
3. 配置 Claude Desktop：
下載并安裝 Claude Desktop。
在 claude_desktop_config.json 文件中添加 Jupyter MCP Server 配置：
{
"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應用場景
Jupyter MCP Server 主要用于將 AI 助手（如 Claude）與 Jupyter 筆記本集成，實現數據科學工作流中的自動化和交互式操作。例如，AI 助手可以根據用戶的需求自動讀取、修改和執行筆記本中的代碼，從而提高工作效率。
Github地址：https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server
