Jupyter MCP Server



🪐🔧 Jupyter MCP服务器

一 主控程序 为人工智能连接和管理而开发的服务器 朱庇特 实时笔记本

*由...开发 数据层*

](https://pypi.org/project/jupyter-mcp-server) ](https://pepy.tech/project/jupyter-mcp-server) ](https://hub.docker.com/r/datalayer/jupyter-mcp-server) 

\[！重要\] v1.0.0中的重大更改： 您必须配置 MCP_TOKEN 在您的MCP客户端设置中。 有关设置的详细信息，请参阅：https://jupyter-mcp-server.datalayer.tech/providers/jupyter-streamable-http-standalone/#3-配置您的mcp客户端 v1.0.2中的更新： pycrdt 现在支持，因此安装 datalayer_pycrdt 不再需要。

\[！注意\] 我们需要您的反馈！ 我们正在积极发展对 JupyterHub 和 谷歌 Colab 部署。如果您正在使用或计划在这些平台上使用Jupyter MCP Server，我们很乐意收到您的来信！ - 🏢 JupyterHub用户：分享您的部署设置和要求 - 🌐 谷歌Colab用户：帮助我们了解您的用例和工作流程 加入我们的对话 社区页面 -您的反馈将帮助我们确定功能的优先级，并确保这些集成无缝地满足您的需求。

📖 目录

• 主要特点
• MCP概述
• 入门指南
• 最佳实践
• 贡献
• 资源

🚀 主要特点

• ⚡ 实时控制： 即时查看发生的笔记本更改。
• 🔁 智能执行： 由于电池输出反馈，电池运行失败时会自动调整。
• 🧠 上下文感知： 了解整个笔记本上下文，以进行更相关的交互。
• 📊 多模式支持： 支持不同的输出类型，包括图像、绘图和文本。
• 📚 多笔记本电脑支持： 在多个笔记本电脑之间无缝切换。
• 🎨 JupyterLab集成： 增强的UI集成，如自动打开笔记本。
• 🤝 MCP兼容： 适用于任何MCP客户端，如Claude Desktop、Cursor、Windsurf等。
• 🔍 可观察性： 内置挂钩系统，与OpenTetry集成，用于跟踪工具调用和内核执行。

与任何Jupyter部署（本地、JupyterHub等）兼容，并与 数据层 托管笔记本。

🔧 MCP概述

🔧 工具概述

服务器提供了一套丰富的工具用于与Jupyter笔记本交互，分类如下。 有关每个工具、其参数和返回值的更多详细信息，请参阅 官方工具文档.

服务器管理工具

多笔记本管理工具

单元操作和执行工具

JupyterLab集成

*仅在启用JupyterLab模式时可用。默认情况下，它处于启用状态。*

在JupyterLab模式下运行时，Jupyter MCP Server与 jupyter mcp工具 将其他JupyterLab命令作为MCP工具公开。默认情况下，启用以下工具：

📚 Learn how to customize additional tools

现在，您可以自定义来自的工具 jupyter-mcp-tools 可使用 allowed_jupyter_mcp_tools 配置参数。这允许您启用其他笔记本操作、控制台命令、文件管理工具等。

# Example: Enable additional tools via command-line
jupyter lab --port 4040 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --JupyterMCPServerExtensionApp.allowed_jupyter_mcp_tools="notebook_run-all-cells,notebook_get-selected-cell,notebook_append-execute,console_create"

有关可用工具的完整列表和详细的配置说明，请参阅 附加工具文档.

📝 提示概述

服务器还支持 提示功能 MCP，为用户提供了一种与Jupyter笔记本交互的简单方法。

有关每个提示、其输入参数和返回内容的更多详细信息，请参阅 官方即时文件.

🏁 入门指南

有关全面的设置说明，包括 Streamable HTTP 传输，作为Jupyter Server扩展和高级配置运行——查看 我们的文档。或者，快速开始 JupyterLab 和 STDIO 运输在下面。

1.设置您的环境

pip install jupyterlab==4.4.1 jupyter-collaboration==4.0.2 jupyter-mcp-tools>=0.1.4 ipykernel pycrdt

\[！提示\] 要确认您的环境配置正确： 1. 在JupyterLab中打开笔记本 1. 在任何单元格中键入一些内容（代码或标记） 1. 观察选项卡指示器：您应该看到笔记本名称旁边出现一个“×”，表示未保存的更改 1. 等待几秒钟——“×”应自动变为“●”，无需手动保存 这种自动保存行为证实了实时协作功能正常工作，这对MCP服务器集成至关重要。

2.启动JupyterLab

# Start JupyterLab on port 8888, allowing access from any IP and setting a token
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0

\[！注意\] 如果您通过JupyterHub而不是如上所述的JupyterLab运行笔记本电脑，请参阅我们的 JupyterHub安装指南.

3.配置您的首选MCP客户端

接下来，配置MCP客户端以连接到服务器。我们提供两种主要方法——选择最适合您需求的方法：

• 📦 使用 uvx （建议用于快速入门）： 一种轻量级且快速的方法，使用 uv非常适合本地开发和首次用户。
• 🐳 使用 Docker （推荐用于生产）： 一种容器化的方法，可确保一致和隔离的环境，非常适合生产或复杂的设置。

📦 Using uvx (Quick Start)

首先，安装 uv:

pip install uv
uv --version
# should be 0.6.14 or higher

查看更多详细信息 紫外线装置.

然后，配置您的客户端：

{
  "mcpServers": {
    "jupyter": {
      "command": "uvx",
      "args": ["jupyter-mcp-server@latest"],
      "env": {
        "JUPYTER_URL": "http://localhost:8888",
        "JUPYTER_TOKEN": "MY_TOKEN",
        "ALLOW_IMG_OUTPUT": "true"
      }
    }
  }
}

🐳 Using Docker (Production)

在macOS和Windows上：

{
  "mcpServers": {
    "jupyter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "JUPYTER_URL",
        "-e", "JUPYTER_TOKEN",
        "-e", "ALLOW_IMG_OUTPUT",
        "datalayer/jupyter-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "JUPYTER_URL": "http://host.docker.internal:8888",
        "JUPYTER_TOKEN": "MY_TOKEN",
        "ALLOW_IMG_OUTPUT": "true"
      }
    }
  }
}

在Linux上：

{
  "mcpServers": {
    "jupyter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run", "-i", "--rm",
        "-e", "JUPYTER_URL",
        "-e", "JUPYTER_TOKEN",
        "-e", "ALLOW_IMG_OUTPUT",
        "--network=host",
        "datalayer/jupyter-mcp-server:latest"
      ],
      "env": {
        "JUPYTER_URL": "http://localhost:8888",
        "JUPYTER_TOKEN": "MY_TOKEN",
        "ALLOW_IMG_OUTPUT": "true"
      }
    }
  }
}

\[！提示\] 1. 端口配置：确保 port Jupyter URL中的URL与 jupyter lab 命令。为了简化配置，请在 JUPYTER_URL. 1. 服务器分离：使用 JUPYTER_URL 当两个服务都在同一台服务器上时，或者为高级部署设置单独的变量。存在不同的URL变量，因为某些部署将笔记本存储分开(DOCUMENT_URL)从内核执行开始(RUNTIME_URL). 1. 认证：在大多数情况下，文档和运行时服务使用相同的身份验证令牌。使用 JUPYTER_TOKEN 用于简化配置或设置 DOCUMENT_TOKEN 和 RUNTIME_TOKEN 分别用于不同的凭据。 1. 笔记本路径：The DOCUMENT_ID 参数指定MCP客户端默认连接的笔记本的路径。它应该与启动JupyterLab的目录相关。如果你忽略了 DOCUMENT_ID，MCP客户端可以自动列出Jupyter服务器上所有可用的笔记本，允许您通过提示交互式地选择一个。 1. 图像输出：设置 ALLOW_IMG_OUTPUT 到 false 如果你的法学硕士不支持多模型理解。

有关配置各种MCP客户端的详细说明，包括 克劳德桌面, VS Code, 光标, 克莱恩，以及 帆板运动 --看看 客户文件.

✅ 最佳实践

• 与支持多模式输入的LLM（如Gemini 2.5 Pro）交互，以充分利用先进的多模式理解能力。
• 使用支持返回图像数据并可以解析它的MCP客户端（如Cursor、Gemini CLI等），因为有些客户端可能不支持此功能。
• 将复杂的任务（如整个数据科学工作流程）分解为多个子任务（如数据清理、特征工程、模型训练、模型评估等），并逐步执行。
• 提供结构清晰的提示和规则(👉 访问我们的 提示模板 开始）
• 提供尽可能多的上下文（如已安装的包、现有数据集的字段解释、当前工作目录、详细的任务要求等）。

🤝 贡献

我们欢迎各种各样的贡献！以下是一些示例：

• 🐛 错误修复
• 📝 对现有功能的改进
• 🔧 新功能开发
• 📚 文档改进和提示模板

有关如何开始开发和提交您的贡献的详细说明，请参阅我们的 贡献指南.

我们的贡献者


📚 资源

您在寻找关于Jupyter MCP Server的博客文章、视频或其他资料吗？

👉 访问 资源科 在我们的文档中了解更多！


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