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#64 · de 443 · por downloads semanaisServidor MCP

Jupyter MCP Server

Permite abrir notebooks, editar células e executar código no Jupyter

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Posição
#64
de 443 · por downloads semanais
Downloads semanais
11 mil
npm + PyPI, últimos 7 dias
Estrelas no GitHub
1,3 mil
Repositório no GitHub

Adicione ao seu cliente

Oficial
Instalação
pip install jupyter-mcp-server
Transporte
both
Ambiente de execução
Python
Autenticação
Obrigatória
Licença
BSD-3-Clause
Estrelas
1.258
Ferramentas
use_notebooklist_notebooksread_notebookread_cellinsert_celledit_cell_sourceoverwrite_cell_sourceexecute_cellinsert_execute_code_cellexecute_codelaunch_sandboxuse_sandbox+2

O servidor da Datalayer conecta-se a um servidor Jupyter em execução e oferece ao modelo as operações que uma pessoa usaria: alternar entre notebooks, ler células com ou sem saídas, inserir, mover, excluir e executar código com resultados multimodais, fazendo com que um gráfico retorne como imagem, não como uma string de representação. O detalhe mais importante na prática é edit_cell_source: ele aplica edições de busca e substituição dentro de uma célula, evitando reescrever todo o código de uma análise longa a cada pequena correção. A execução também não precisa ficar no kernel local: launch_sandbox e use_sandbox direcionam execute_code para Docker, E2B, Daytona, Modal, Colab ou Cloudflare, permitindo usar uma máquina com GPU sem alterar o notebook.

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