JupyterMCP - Jupyter Notebook Model Context Protocol Integration
2025.04.02
26
Jupyter NotebookJupyter集成AI辅助编程数据分析工具开发效率
JupyterMCP是一个将Jupyter Notebook与Claude AI通过Model Context Protocol (MCP)集成的工具，允许Claude直接与Jupyter Notebook交互和控制。该工具支持AI辅助的代码执行、数据分析、可视化等功能，专为Jupyter Notebook 6.x版本设计。
View on GitHub
Overview
基本能力
产品定位
JupyterMCP旨在通过MCP协议将Jupyter Notebook与Claude AI无缝集成，提供AI辅助的代码执行和数据分析能力。
核心功能
- 双向通信：通过WebSocket服务器连接Claude AI和Jupyter Notebook
- 单元格操作：插入、执行和管理笔记本单元格
- 笔记本管理：保存笔记本和获取笔记本信息
- 单元格执行：运行特定单元格或执行笔记本中的所有单元格
- 输出检索：获取执行单元格的输出内容，支持文本限制选项
适用场景
- AI辅助的代码编写和调试
- 自动化数据分析和可视化
- 教学和演示中的实时代码执行
- 自动化报告生成
工具列表
- WebSocket Server (
jupyter_ws_server.py)：在Jupyter中建立WebSocket服务器，桥接笔记本与外部客户端的通信 - Client JavaScript (
client.js)：在笔记本中运行以处理操作（插入单元格、执行代码等） - MCP Server (
jupyter_mcp_server.py)：实现Model Context Protocol并连接到WebSocket服务器
常见问题解答
- 连接问题：如果遇到连接超时，客户端包含重连机制，也可以尝试重启WebSocket服务器
- 单元格执行问题：检查单元格内容是否为有效的Python/Markdown，并确保笔记本内核正在运行
- WebSocket端口冲突：如果默认端口（8765）已被使用，服务器会自动尝试找到可用端口
使用教程
使用依赖
- Python 3.12或更新版本
uv包管理器- Claude AI桌面应用程序
安装uv
Mac:
brew install uv
Windows (PowerShell):
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
安装教程
- 克隆仓库:
git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp.git
- 创建虚拟环境并安装
jupyter-mcp内核:
uv run python -m ipykernel install --name jupyter-mcp
- (可选) 安装额外的Python包:
uv pip install seaborn
- 配置Claude桌面集成:
编辑
claude_desktop_config.json文件，添加MCP服务器配置。
调试方式
- 启动Jupyter Notebook服务器:
uv run jupyter nbclassic
-
创建新笔记本并选择
jupyter-mcp内核 -
在笔记本单元格中运行初始化代码:
import sys
sys.path.append('/path/to/jupyter-notebook-mcp/src')
from jupyter_ws_server import setup_jupyter_mcp_integration
server, port = setup_jupyter_mcp_integration()
- 启动启用了MCP的Claude桌面应用
外部客户端测试
uv run python src/jupyter_ws_external_client.py
批量测试所有命令:
uv run python src/jupyter_ws_external_client.py --batch