Integração do Servidor MCP JupyterMCP

O que o servidor MCP “JupyterMCP” faz?

O JupyterMCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) projetado para conectar o Jupyter Notebook (apenas versão 6.x) a assistentes de IA como o Claude AI. Por meio de um servidor baseado em WebSocket, o JupyterMCP permite que modelos de IA interajam e controlem diretamente Jupyter Notebooks. Isso possibilita execução de código assistida por IA, análise de dados, gerenciamento de células do notebook e recuperação de saídas. Ao expor as funções centrais do Jupyter Notebook como ferramentas e recursos MCP, o servidor capacita desenvolvedores a automatizar fluxos de trabalho, manipular conteúdo do notebook e otimizar tarefas de ciência de dados, tudo a partir do seu assistente de IA ou cliente compatível com MCP. O JupyterMCP é ideal para quem deseja combinar a flexibilidade dos Jupyter Notebooks com a inteligência dos LLMs, promovendo um ambiente de desenvolvimento mais interativo e produtivo.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt é mencionado na documentação do repositório ou no código.

Lista de Recursos

Nenhum recurso MCP explícito é descrito na documentação ou no código.

Lista de Ferramentas

As seguintes ferramentas estão descritas no README e presentes no servidor:

• Manipulação de células: Permite inserção, execução e gerenciamento de células do notebook.
• Gerenciamento de notebooks: Salve notebooks e recupere informações do notebook.
• Execução de células: Execute células específicas ou todas as células de um notebook.
• Recuperação de saída: Obtenha o conteúdo das saídas das células executadas com opções de limitação de texto.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Execução de código assistida por IA: Desenvolvedores podem pedir ao assistente de IA para executar células de código ou notebooks inteiros diretamente, acelerando iterações e reduzindo esforço manual.
• Gerenciamento de notebooks: Salve facilmente, renomeie ou recupere metadados do notebook através de comandos em linguagem natural enviados para um agente de IA.
• Manipulação e análise de células: Insira novas células, modifique existentes ou organize células de código/dados conforme necessário para experimentos, tudo orquestrado pelo LLM.
• Análise e visualização de dados automatizadas: A IA pode executar células de análise ou visualização, recuperar saídas e até inserir novo código de análise com base nos prompts do usuário.
• Fluxos educacionais e de onboarding: Instrutores ou alunos podem interagir com notebooks por interfaces conversacionais, pedindo à IA que demonstre conceitos ou execute trechos de código.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf foi fornecida.

Claude

1. Pré-requisitos: Instale Python 3.12+, o gerenciador de pacotes uv e o aplicativo desktop Claude AI.
2. Clonar o repositório:

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

3. Instalar o kernel Jupyter:

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

4. Editar configuração do Claude: Vá em Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json e adicione:

   {
     "mcpServers": {
       "jupyter": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/CAMINHO/ABSOLUTO/PARA/PASTA/REPO/PAI/src",
           "run",
           "jupyter_mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   (Substitua /CAMINHO/ABSOLUTO/PARA/ pelo seu caminho local.)
5. Reinicie o Claude: Saia e reabra o aplicativo desktop Claude para ativar o servidor MCP.
6. (Opcional) Instale pacotes Python extras conforme necessário.

Protegendo chaves de API

Nenhuma chave de API é necessária ou mencionada na configuração.

Cursor

Nenhuma instrução de configuração para Cursor foi fornecida.

Cline

Nenhuma instrução de configuração para Cline foi fornecida.

Como usar este MCP em flows

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo do FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seumcpserver.exemplo/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá utilizar este MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “MCP-name” pelo nome real do seu servidor MCP (por exemplo, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

O JupyterMCP oferece uma integração focada para controle do Jupyter Notebook via MCP, com documentação sólida para o Claude, mas carece de instruções para outras plataformas e de padronização de recursos/prompts. O conjunto de ferramentas é prático para automação de notebooks, porém a ausência de suporte explícito a recursos/prompts e a falta de generalização para outros clientes limita sua utilidade geral. Com base nas tabelas, avaliamos este MCP com 5/10 em funcionalidade e documentação.

Pontuação MCP