Jupyter内核MCP服务器

用于通过AI助手执行Jupyter笔记本单元格的MCP服务器,支持VSCode原生内核管理,无需手动管理Jupyter服务器。

  • by Ivanfangsc
  • Python
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在 GitHub 查看 Ivanfangsc/jupyter-mcp

使用说明

用于VSCode的Jupyter内核MCP服务器

MCP服务器,用于通过AI助手执行Jupyter笔记本单元。在VSCode中为Claude Code构建,但适用于所有情况。

特性

  • 让AI模型直接执行Jupyter记事本中的单元格。
  • 不需要手动管理jupyter服务器。使用VSCode的本机内核管理。
  • 单元格执行时VSCode自动刷新
  • 可与任何兼容MCP的AI(Claude Code、Gemini-cli等)配合使用

安装

安装依赖项:

pip install fastmcp jupyter-client nbformat

注册MCP服务器:

# For Claude Code
fastmcp install claude-code mcp_server.py

# For other AI tools, replace 'claude-code' with your tool name. Please consult FastMCP documentation.
# Example: fastmcp install gemini-cli mcp_server.py

或者手动添加到您的MCP配置中(例如。, ~/.claude/settings.json):

{
  "mcpServers": {
    "jupyter-kernel": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/mcp_server.py"]
    }
  }
}

用法

1.在笔记本中获取连接信息:

%connect_info

2.告诉你的AI:

"Connect to my kernel and execute cell 2"

完成。AI读取笔记本,提取连接JSON,连接,执行。

MCP工具

connect_kernel(connection_info) 使用JSON从连接到内核 %connect_info 输出。

execute_cell(notebook_path, cell_index) 在连接的内核中执行单元格。更新 .ipynb 文件。

execute_code(code) 在内核中运行代码进行检查。用于 print(var), df.head()等等。

需求

  • Python 3.8+
  • Jupyter内核(VSCode Jupyter扩展、JupyterLab等)
  • MCP兼容AI

许可证

麻省理工学院


内置于 FastMCP • Jupyter客户端

这个项目是由 克劳德代码