Integrarea serverului MCP JupyterMCP

Ce face serverul MCP “JupyterMCP”?

JupyterMCP este un server Model Context Protocol (MCP) conceput pentru a face legătura între Jupyter Notebook (doar versiunea 6.x) și asistenți AI precum Claude AI. Prin intermediul unui server bazat pe WebSocket, JupyterMCP permite modelelor AI să interacționeze direct și să controleze Jupyter Notebooks. Astfel, este posibilă execuția de cod asistată de AI, analiza datelor, managementul celulelor din notebook și preluarea rezultatelor. Prin expunerea funcțiilor de bază ale Jupyter Notebook ca instrumente și resurse MCP, serverul oferă dezvoltatorilor posibilitatea de a automatiza fluxurile de lucru, de a manipula conținutul notebook-ului și de a eficientiza sarcinile de știința datelor, totul din interiorul asistentului AI sau al unui client compatibil MCP. JupyterMCP este ideal pentru oricine dorește să combine flexibilitatea Jupyter Notebooks cu inteligența LLM-urilor, favorizând un mediu de dezvoltare mai interactiv și mai productiv.

Lista de Prompt-uri

Nu sunt menționate șabloane de prompt în documentația sau codul depozitului.

Lista de Resurse

Nu sunt descrise resurse MCP explicite în documentație sau cod.

Lista de Instrumente

Următoarele instrumente sunt descrise în README și prezente pe server:

• Manipulare celule: Permite inserarea, execuția și gestionarea celulelor din notebook.
• Management notebook: Salvează notebook-uri și preia informații despre acestea.
• Execuție celule: Rulează celule specifice sau execută toate celulele dintr-un notebook.
• Preluare rezultate: Obține conținutul rezultatelor din celulele executate cu opțiuni de limitare a textului.

Scenarii de utilizare ale acestui server MCP

• Execuție de cod asistată de AI: Dezvoltatorii pot cere asistentului AI să ruleze celule de cod sau întregul Jupyter Notebook direct, accelerând iterațiile și reducând efortul manual.
• Management notebook: Salvează, redenumește sau preia cu ușurință metadate ale notebook-ului prin comenzi în limbaj natural adresate agentului AI.
• Manipulare și analiză celule: Inserează celule noi, modifică-le pe cele existente sau organizează celulele de cod/date după necesități pentru experimente, totul orchestrat de LLM.
• Analiză și vizualizare automată a datelor: AI-ul poate executa celule de analiză sau vizualizare, prelua rezultate și chiar insera cod nou de analiză pe baza prompturilor utilizatorului.
• Fluxuri educaționale și de onboarding: Instructorii sau cursanții pot interacționa cu notebook-urile prin interfețe conversaționale, cerând AI-ului să demonstreze concepte sau să execute fragmente de cod.

Cum se instalează

Windsurf

Nu sunt furnizate instrucțiuni de instalare pentru Windsurf.

Claude

1. Prerechizite: Instalează Python 3.12+, managerul de pachete uv și aplicația desktop Claude AI.
2. Clonare depozit:

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

3. Instalează kernelul Jupyter:

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

4. Editează configurația Claude: Accesează Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json și adaugă:

   {
     "mcpServers": {
       "jupyter": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/CALEA/ABSOLUTĂ/CĂTRE/FOLDERUL/PĂRINTE/AL/REPO/src",
           "run",
           "jupyter_mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   (Înlocuiește /CALEA/ABSOLUTĂ/CĂTRE/ cu calea ta locală.)
5. Repornește Claude: Închide și redeschide aplicația desktop Claude pentru a activa serverul MCP.
6. (Opțional) Instalează pachete Python suplimentare după necesități.

Securizarea cheilor API

Nu sunt necesare sau menționate chei API pentru instalare.

Cursor

Nu sunt furnizate instrucțiuni de instalare pentru Cursor.

Cline

Nu sunt furnizate instrucțiuni de instalare pentru Cline.

Cum se folosește acest MCP în fluxuri

Utilizarea MCP în FlowHunt

Pentru a integra serverele MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flow și conecteaz-o la agentul tău AI:

Fă clic pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP din sistem, introdu detaliile serverului MCP folosind acest format JSON:

{
  "MCP-nume": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

După configurare, agentul AI va putea folosi acest MCP ca instrument cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi “MCP-nume” în numele real al serverului tău MCP (de exemplu, “github-mcp”, “weather-api”, etc.) și să înlocuiești URL-ul cu adresa serverului tău MCP.

Prezentare generală

Opinia noastră

JupyterMCP oferă o integrare focalizată pentru controlul Jupyter Notebook prin MCP, cu documentație solidă pentru Claude, dar fără instrucțiuni detaliate pentru alte platforme și fără standardizare pentru resurse/prompt-uri. Setul de instrumente este practic pentru automatizarea notebook-urilor, însă absența suportului explicit pentru resurse/prompt-uri și generalizarea redusă către alți clienți îi limitează utilitatea generală. Pe baza tabelelor, am acorda acestui MCP un scor de 5/10 pentru funcționalitate și documentație.

Scor MCP