Intégration du Serveur MCP JupyterMCP

Que fait le serveur MCP “JupyterMCP” ?

JupyterMCP est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour faire le lien entre Jupyter Notebook (version 6.x uniquement) et des assistants IA tels que Claude AI. Grâce à un serveur basé sur WebSocket, JupyterMCP permet aux modèles d’IA d’interagir et de contrôler directement les Jupyter Notebooks. Il devient ainsi possible d’exécuter du code avec l’aide de l’IA, d’analyser des données, de gérer les cellules des notebooks et de récupérer les sorties. En exposant les fonctions principales de Jupyter Notebook sous forme d’outils et de ressources MCP, le serveur permet aux développeurs d’automatiser des workflows, de manipuler le contenu des notebooks et de simplifier les tâches de data science, le tout depuis leur assistant IA ou un client compatible MCP. JupyterMCP est idéal pour toute personne souhaitant combiner la flexibilité de Jupyter Notebooks avec l’intelligence des LLMs, favorisant un environnement de développement plus interactif et productif.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans la documentation du dépôt ou dans le code.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans la documentation ou le code.

Liste des outils

Les outils suivants sont décrits dans le README et présents sur le serveur :

• Manipulation des cellules : insertion, exécution et gestion des cellules du notebook.
• Gestion du notebook : sauvegarder les notebooks et récupérer leurs informations.
• Exécution de cellules : exécuter des cellules spécifiques ou toutes les cellules d’un notebook.
• Récupération des sorties : obtenir le contenu produit par les cellules exécutées, avec des options de limitation du texte.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exécution de code assistée par IA : les développeurs peuvent demander à leur assistant IA d’exécuter des cellules de code ou l’intégralité d’un notebook Jupyter, accélérant l’itération et réduisant l’effort manuel.
• Gestion du notebook : sauvegardez, renommez ou récupérez facilement les métadonnées du notebook via des commandes en langage naturel transmises à un agent IA.
• Manipulation et analyse des cellules : insérez de nouvelles cellules, modifiez-en d’existantes, ou organisez cellules de code/données, le tout orchestré par le LLM.
• Analyse de données et visualisation automatisées : l’IA peut exécuter des cellules d’analyse/visualisation, récupérer les sorties, et même insérer de nouveaux codes d’analyse selon les prompts utilisateurs.
• Workflows éducatifs et d’onboarding : enseignants et apprenants peuvent interagir avec les notebooks via des interfaces conversationnelles, en demandant à l’IA de démontrer des concepts ou d’exécuter des extraits de code.

Comment configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation pour Windsurf n’est fournie.

Claude

1. Prérequis : Installez Python 3.12+, le gestionnaire de paquets uv, et l’application de bureau Claude AI.
2. Cloner le dépôt :

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

3. Installer le kernel Jupyter :

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

4. Modifier la configuration de Claude : Allez dans Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json et ajoutez :

   {
     "mcpServers": {
       "jupyter": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/CHEMIN/ABSOLU/VERS/LE/DOSSIER_PARENT_REPO/src",
           "run",
           "jupyter_mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   (Remplacez /CHEMIN/ABSOLU/VERS/ par votre chemin local.)
5. Redémarrer Claude : Fermez puis rouvrez l’application Claude pour activer le serveur MCP.
6. (Optionnel) Installez des paquets Python supplémentaires si nécessaire.

Sécurisation des clés API

Aucune clé API n’est requise ou mentionnée lors de l’installation.

Cursor

Aucune instruction d’installation pour Cursor n’est fournie.

Cline

Aucune instruction d’installation pour Cline n’est fournie.

Comment utiliser ce MCP dans des flux

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et reliez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système du MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

{
  "Nom-du-MCP": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://votreserveurmcp.exemple/cheminduMCP/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions. N’oubliez pas de remplacer “Nom-du-MCP” par le nom réel de votre serveur MCP (ex : “github-mcp”, “weather-api”, etc.) et l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

JupyterMCP propose une intégration ciblée pour le contrôle de Jupyter Notebook via MCP, avec une documentation solide pour Claude, mais manque d’instructions pour d’autres plateformes et de standardisation des ressources/prompts. L’ensemble d’outils est pratique pour l’automatisation des notebooks, mais l’absence de support explicite des ressources/prompts et la généralisation limitée à d’autres clients restreignent son utilité globale. Au vu des tableaux, nous noterions ce MCP 5/10 pour ses fonctionnalités et sa documentation.

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