Jupyter MCP Server

JupyterMCP是一個連接Jupyter Notebook與Claude AI的集成項目，通過Model Context Protocol實現雙向通信，支持AI輔助代碼執行、數據分析及可視化操作。

開發者工具教育與學習工具 #AI編程 #數據分析 #雙向通信 #可視化 .Python

評分 : 2分

下載量 : 15

更新時間 : 2025-04-29

什麼是Model Context Protocol (MCP) 服務器？

MCP服務器是一個橋樑，它允許外部模型（如Claude AI）通過WebSocket協議與Jupyter Notebook進行雙向通信，從而實現AI驅動的數據分析、代碼執行和可視化。

如何使用MCP服務器？

1. 啟動Jupyter Notebook服務器。2. 配置Claude AI集成。3. 在Jupyter Notebook中運行初始化腳本。4. 開始與Claude AI交互。

適用場景

適用於需要AI輔助的數據分析、模型訓練、代碼調試和報告生成等任務。

主要功能

雙向通信支持模型與Jupyter Notebook之間的即時數據交換。

單元格管理插入、執行和編輯Jupyter Notebook中的單元格。

筆記本保存自動保存當前工作進度，防止數據丟失。

單元格執行支持逐個單元格執行或一次性執行所有單元格。

優勢與侷限性

優勢

提升工作效率，減少手動操作。

支持多種編程語言和工具。

易於集成到現有工作流中。

侷限性

需要安裝特定版本的Python和Jupyter Notebook。

可能需要較高的網絡帶寬支持。

如何使用

啟動Jupyter Notebook服務器

確保已安裝最新版本的Jupyter Notebook，並啟動服務器。

選擇正確的內核

在新建的Jupyter Notebook中選擇'MCP'內核。

初始化MCP服務器

運行初始化腳本以啟動WebSocket服務器。

配置Claude AI

在Claude AI桌面應用中添加MCP服務器配置。

使用案例

案例1：插入並執行單元格在指定位置插入新單元格並運行。

案例2：保存當前筆記本將當前工作保存為文件。

常見問題

如何安裝所需的Python環境？

MCP服務器是否支持其他AI模型？

🚀 Jupyter_MCP_Server

JupyterMCP 實現了 Jupyter Notebook 與 Claude AI 通過 Model Context Protocol (MCP) 的集成。藉助該集成，Claude 能夠與 Jupyter 筆記本直接交互並進行控制，實現 AI 輔助的代碼執行、數據分析、可視化等功能。

🚀 快速開始

啟動連接

啟動你的 Jupyter Notebook（版本 6.x）服務器：

uv run jupyter notebook

打開瀏覽器訪問 http://localhost:8888，然後導航到 jupyter_mcp_server.py 筆記本。
在筆記本中執行以下代碼以啟動 MCP 服務器：

from jupyter_mcp_server import start_server
start_server()

✨ 主要特性

雙向通信：通過基於 WebSocket 的服務器將 Claude AI 連接到 Jupyter Notebook。
單元格操作：可插入、執行和管理筆記本中的單元格。
筆記本管理：支持保存筆記本並獲取筆記本信息。
單元格執行：能執行特定的單元格或運行整個筆記本的所有單元格。
輸出獲取：可獲取已執行單元格的輸出內容，且帶有文本限制選項。

📦 安裝指南

先決條件

Python 3.12 或更高版本（可能與舊版本兼容，但未測試）
[uv 包管理器](/README.md#安裝 uv)
Claude AI 桌面應用程序

安裝 uv

Mac 系統：

brew install uv

Windows (PowerShell) 系統：

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

其他平臺：請參閱 uv 安裝指南。

設置

克隆或下載此倉庫到你的電腦：

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

創建虛擬環境並安裝所需的 packages，並安裝 jupyter-mcp 內核，以便 Jupyter 安裝程序識別：

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

（可選）安裝數據分析的額外 Python 包：

uv pip install seaborn

配置 Claude 桌面集成：轉到 Claude > 設置 > 開發者 > 編輯配置 > claude_desktop_config.json 以包含以下內容：

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

用實際的路徑替換 /ABSOLUTE/PATH/TO/，例如：

Windows："C:\\Users\\MyUser\\GitHub\\jupyter-notebook-mcp\\src\\"
Mac：/Users/MyUser/GitHub/jupyter-notebook-mcp/src/

如果你之前已經打開了 Claude，請關閉並重新打開。

💻 使用示例

基礎用法

在連接後，Claude 將具有訪問以下工具的能力：

# 檢查服務器連通性
ping

# 在指定位置插入單元格並執行它
insert_and_execute_cell

# 保存當前 Jupyter 筆記本
save_notebook

# 獲取所有單元格的信息
get_cells_info

# 獲取當前筆記本的信息
get_notebook_info

# 按照索引運行特定的單元格
run_cell

# 運行筆記本中的所有單元格
run_all_cells

# 獲取特定單元格的輸出內容
get_cell_text_output

# 獲取特定單元格的圖像輸出
get_image_output

# 編輯現有單元格的內容
edit_cell_content

# 設置單元格的幻燈片類型
set_slideshow_type

🔧 技術細節

系統由三個主要組件組成：

WebSocket 服務器 (jupyter_ws_server.py)：在 Jupyter 中設置一個 WebSocket 服務器，實現筆記本與外部客戶端之間的橋樑通信。
客戶 JavaScript (client.js)：運行在筆記本中以處理操作（插入單元格、執行代碼等）。
MCP 服務器 (jupyter_mcp_server.py)：實現 Model Context Protocol 並連接到 WebSocket 服務器。