Jupyter MCP Server

pip install jupyter-mcp-server

Le serveur de Datalayer se connecte à un serveur Jupyter actif et fournit au modèle les opérations courantes sur les notebooks : passer de l’un à l’autre, lire les cellules avec ou sans leurs sorties, les insérer, les déplacer, les supprimer et les exécuter avec des résultats multimodaux, afin qu’un graphique soit renvoyé comme image plutôt que comme chaîne de représentation. La commande edit_cell_source applique des remplacements ciblés dans une cellule au lieu d’en écraser tout le contenu, ce qui évite de réécrire une longue cellule d’analyse à chaque petite correction. Avec launch_sandbox et use_sandbox, execute_code peut aussi s’exécuter sur un backend Docker, E2B, Daytona, Modal, Colab ou Cloudflare, notamment sur une machine équipée d’un GPU, sans modifier le notebook.