Jupyter MCP Server

🚀 Jupyter_MCP_Server

JupyterMCP は、Jupyter Notebook を Claude AI に Model Context Protocol (MCP) を通じて接続し、Claude が直接 Jupyter ノートブックと対話し制御できるようにします。この統合により、AI 支援によるコード実行、データ分析、可視化などが可能になります。

🚀 クイックスタート

JupyterMCP を使用することで、Claude AI と Jupyter Notebook を連携させ、AI 支援によるコード実行やデータ分析を行うことができます。以下に、基本的な使い方を説明します。

✨ 主な機能

• 双方向通信: WebSocket ベースのサーバーを介して、Claude AI を Jupyter Notebook に接続します。
• セル操作: ノートブック内のセルを挿入、実行、管理します。
• ノートブック管理: ノートブックを保存し、ノートブックの情報を取得します。
• セル実行: 特定のセルを実行するか、ノートブック全体のすべてのセルを実行します。
• 出力取得: 実行済みセルの出力内容を取得し、テキスト制限オプション付きです。

🔧 技術詳細

システムは以下の 3 つの主要コンポーネントで構成されています。

1. WebSocket サーバー (jupyter_ws_server.py): Jupyter 内に WebSocket サーバーを設定し、ノートブックと外部クライアント間の通信を実現します。
2. クライアント JavaScript (client.js): ノートブック内で動作し、操作（セルの挿入、コードの実行など）を処理します。
3. MCP サーバー (jupyter_mcp_server.py): Model Context Protocol を実装し、WebSocket サーバーに接続します。

📦 インストール

前提条件

• Python 3.12 以上（古いバージョンとの互換性はテストされていません）
• uv パッケージマネージャー
• Claude AI デスクトップアプリケーション

uv のインストール

Mac を使用している場合:

brew install uv

Windows (PowerShell) の場合:

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

その他のプラットフォームの場合は、uv インストールガイド を参照してください。

セットアップ

1. このリポジトリをあなたのコンピューターにクローンまたはダウンロードします:

git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp.git

2. 仮想環境を作成し、必要なパッケージをインストールし、jupyter-mcp カーネルをインストールして、Jupyter インストーラーが認識できるようにします:

uv run python -m ipykernel install --name jupyter-mcp

3. (オプション) データ分析用の追加 Python パッケージをインストールします:

uv pip install seaborn

4. Claude デスクトップ統合を設定します: Claude > 設定 > 開発者 > 設定の編集 > claude_desktop_config.json に移動し、以下の内容を含めます:

{
    "mcpServers": {
        "jupyter": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/src",
                "run",
                "jupyter_mcp_server.py"
            ]
        }
    }
}

/ABSOLUTE/PATH/TO/ を実際のパスに置き換えてください。例えば:

• Windows: "C:\\Users\\MyUser\\GitHub\\jupyter-notebook-mcp\\src\\"
• Mac: /Users/MyUser/GitHub/jupyter-notebook-mcp/src/ Claude をすでに開いている場合は、閉じてから再度開いてください。

💻 使用例

基本的な使用法

接続の開始

1. Jupyter Notebook（バージョン 6.x）サーバーを起動します:

uv run jupyter notebook

2. ブラウザを開き、http://localhost:8888 にアクセスし、jupyter_mcp_server.py ノートブックに移動します。
3. ノートブック内で以下のコードを実行して、MCP サーバーを起動します:

from jupyter_mcp_server import start_server
start_server()

高度な使用法

接続後、Claude は以下のツールにアクセスできます:

• ping - サーバーの接続性を確認します。
• insert_and_execute_cell - 指定された位置にセルを挿入し、実行します。
• save_notebook - 現在の Jupyter ノートブックを保存します。
• get_cells_info - すべてのセルの情報を取得します。
• get_notebook_info - 現在のノートブックの情報を取得します。
• run_cell - インデックスに従って特定のセルを実行します。
• run_all_cells - ノートブック内のすべてのセルを実行します。
• get_cell_text_output - 特定のセルの出力内容を取得します。
• get_image_output - 特定のセルの画像出力を取得します。
• edit_cell_content - 既存のセルの内容を編集します。
• set_slideshow_type - セルのスライドショータイプを設定します。