mcp-cli
2025.03.29
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Jupyter Notebook开发工具自动化工具开发效率
mcp-cli 是一个概念验证（PoC）命令行工具，利用 MCP（可能指模块化控制协议或类似技术）启用的推理代理。它主要用于与 Jupyter notebooks 和 Conda 环境进行交互，旨在提高开发效率和自动化工作流程。
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Overview
基本能力
产品定位
mcp-cli 是一个开发工具，旨在通过 MCP 技术简化与 Jupyter notebooks 和 Conda 环境的交互，提升开发者的工作效率。
核心功能
- 与 Jupyter notebooks 交互（通过 jupyter-mcp-server）
- 与 Conda 环境交互（通过 condamcp）
- 作为推理代理的 CLI 接口
适用场景
- 自动化 Jupyter notebook 操作
- 管理 Conda 环境
- 开发效率工具链集成
工具列表
- jupyter-mcp-server: 用于与 Jupyter notebooks 交互
- condamcp: 用于与 Conda 环境交互
常见问题解答
- 问题1: 调用
cleanup()方法时冻结 - 可能与 jupyter-mcp-server 的清理逻辑或 Docker 容器管理有关 - 问题2: jupyter-mcp-server 在找不到 notebook 文件时未返回正确错误信息 - 错误仅显示在 Jupyter lab 进程中
使用教程
使用依赖
- 安装 uv:
pip install uv - 安装 Docker 并启动 Docker 守护进程
- 准备
.env文件，包含OPENAI_API_KEY环境变量
安装教程
- 启动 Jupyter（如需使用 jupyter-mcp-server）:
uv run jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0 - 运行 CLI:
make app
调试方式
- 检查 Docker 容器状态
- 监控 Jupyter lab 进程输出
- 检查
.env文件配置是否正确