Vad gör “JupyterMCP” MCP-servern?

JupyterMCP är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att överbrygga Jupyter Notebook (endast version 6.x) med AI-assistenter såsom Claude AI. Genom en WebSocket-baserad server möjliggör JupyterMCP att AI-modeller kan interagera direkt med och styra Jupyter Notebooks. Detta möjliggör AI-assisterad kodkörning, dataanalys, hantering av notebook-celler och uthämtning av utdata. Genom att exponera Jupyter Notebooks kärnfunktioner som MCP-verktyg och resurser ger servern utvecklare möjlighet att automatisera arbetsflöden, manipulera notebookinnehåll och effektivisera data science-uppgifter – allt från sin AI-assistent eller MCP-kompatibla klient. JupyterMCP är idealisk för alla som vill kombinera Jupyter Notebooks flexibilitet med LLM:ers intelligens och främjar en mer interaktiv och produktiv utvecklingsmiljö.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns i repots dokumentation eller kod.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i dokumentationen eller koden.

Lista över verktyg

Följande verktyg beskrivs i README och finns i servern:

• Cellmanipulation: Möjliggör infogning, körning och hantering av notebook-celler.
• Notebookhantering: Spara notebooks och hämta notebook-information.
• Cellexekvering: Kör specifika celler eller kör alla celler i en notebook.
• Uthämtning av utdata: Hämta utdata från körda celler med möjlighet att begränsa textmängden.

Användningsområden för denna MCP-server

• AI-assisterad kodkörning: Utvecklare kan be sin AI-assistent köra kodceller eller hela Jupyter Notebooks direkt, vilket snabbar upp iterationen och minskar manuellt arbete.
• Notebookhantering: Spara, byt namn på eller hämta notebookmetadata enkelt via naturliga språkkommandon till en AI-agent.
• Cellmanipulation och analys: Infoga nya celler, ändra befintliga eller organisera kod-/dataceller för experiment – allt orkestrerat av LLM.
• Automatiserad dataanalys och visualisering: AI:n kan köra analys- eller visualiseringsceller, hämta utdata och till och med infoga ny analyskod baserat på användarens prompts.
• Utbildnings- och onboardingarbetsflöden: Lärare eller elever kan interagera med notebooks via konversationsgränssnitt, be AI:n visa koncept eller köra kodexempel.

Så här ställer du in det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf tillhandahålls.

Claude

1. Förutsättningar: Installera Python 3.12+, uv-pakethanteraren och Claude AI desktop-app.
2. Klona repository:

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

3. Installera Jupyter-kärna:

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

4. Redigera Claude-konfiguration: Gå till Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json och lägg till:

   {
     "mcpServers": {
       "jupyter": {
         "command": "uv",
         "args": [
           "--directory",
           "/ABSOLUT/SÖKVÄG/TILL/FÖRÄLDER/REPO/MAPP/src",
           "run",
           "jupyter_mcp_server.py"
         ]
       }
     }
   }
   

   (Byt ut /ABSOLUT/SÖKVÄG/TILL/ mot din lokala sökväg.)
5. Starta om Claude: Stäng och öppna Claude desktop-appen igen för att aktivera MCP-servern.
6. (Valfritt) Installera extra Python-paket vid behov.

Säkerhet för API-nycklar

Inga API-nycklar krävs eller nämns i installationen.

Cursor

Inga installationsinstruktioner för Cursor tillhandahålls.

Cline

Inga installationsinstruktioner för Cline tillhandahålls.

Hur du använder denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du din MCP-serverinformation med följande JSON-format:

{
  "MCP-namn": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://dinmcpserver.exempel/sökvägtillmcp/url"
  }
}

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och möjligheter. Kom ihåg att byta ut “MCP-namn” till din MCP-servers faktiska namn (t.ex. “github-mcp”, “weather-api” etc.) och byta ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Vår bedömning

JupyterMCP erbjuder en fokuserad integration för att styra Jupyter Notebook via MCP, med bra dokumentation för Claude men saknar bredare plattformsinstruktioner och standardisering av resurser/prompts. Verktygslådan är praktisk för notebookautomation, men frånvaron av explicita resurser/prompts och generalisering till andra klienter begränsar dess övergripande nytta. Baserat på tabellerna skulle vi ge denna MCP 5/10 för funktionalitet och dokumentation.

MCP-poäng