什么是MCP Notebooks Server?

MCP Notebooks是一个特殊的Python代码执行环境，允许AI模型逐步执行代码并实时查看结果。与传统执行环境不同，它能保留变量状态，支持交互式调试和快速修正。

如何使用MCP Notebooks?

通过Docker容器部署服务，然后在AI工具(如Claude)配置文件中添加对应的MCP服务器配置即可启用。

适用场景

最适合需要逐步执行Python代码并保留中间结果的AI交互场景，如数据分析演示、算法调试和教学示例等。

主要功能

渐进式执行支持分步执行代码片段，保留变量状态供后续使用

安全隔离推荐使用Docker容器运行，提供基础的系统保护

扩展支持可通过Poetry灵活添加Python库依赖

优势与局限性

优势

交互式调试：AI可以逐步执行代码并立即看到结果

状态保留：变量在多次执行间保持存活

灵活扩展：可轻松添加常用数据科学库

局限性

当前安全隔离不足，必须依赖Docker提供基础保护

缺少可视化界面查看笔记本内容

依赖管理需要手动操作

如何使用

安装Docker

确保系统已安装Docker引擎

构建镜像

克隆仓库并构建Docker镜像

配置AI工具

在AI工具的配置文件中添加MCP服务器配置(选择StdIO或SSE模式)

添加依赖库

通过Poetry添加需要的Python库

使用案例

数据分析演示AI可以逐步加载数据、执行分析和可视化结果

算法调试AI可以逐步测试算法并检查中间变量

常见问题

为什么推荐使用Docker?

如何添加新的Python库?

StdIO和SSE模式有什么区别?

🚀 笔记本执行 MCP 服务器

本项目用于在 MCP 服务器上执行笔记本的代码运行。不过，目前该项目在其当前状态下存在较大风险。

🚀 快速开始

本项目可让您在 MCP 服务器上执行笔记本代码，并且该 MCP 服务器允许您的大语言模型（LLM）进行逐步执行代码，能以类似电子设计自动化（EDA）的方式更快地响应错误，变量会保留在内核中，可在以后的执行中使用。

✨ 主要特性

允许大语言模型（LLM）逐步执行代码，并以类似 EDA 的方式更快地响应错误。
变量保留在内核中，可在后续执行中使用。

📦 安装指南

嘿伙计，这不是一键运行命令就能完成的事情。为了保护您的系统免受 AI（这里指克劳迪娅（Claude））的影响，最好在 Docker 环境中运行此服务器。所以请先安装 Docker，然后再回来。

欢迎回来。这个镜像目前不在 DockerHub 上，因此请运行以下命令：

git clone git@github.com:Neuron1c/mcp-notebooks.git
cd mcp-notebooks

docker build . -t mcp-notebooks:latest

已经完成了一半，请在 your claude_desktop_config.json 文件中添加以下内容：

标准输入输出（StdIO）

{
  "mcpServers": {
    "notebooks": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp-notebooks:latest"
      ]
    }
  }
}

单独运行（SSE）

或者手动运行：

docker run -p 3001:3001 mcp-notebooks:latest

现在配置 config.json 文件如下：

{
  "mcpServers": {
    "notebooks": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "supergateway",
        "--sse",
        "http://localhost:3001/sse"
      ]
    }
  }
}