İçeriğe geç
↑↓gez↵açesckapat
Claude+372Whisper+228LangChain+168Codex+223NotebookLM+276DALL-E 3+192DeepL+249n8n+208Topaz Video AI+153LlamaIndex+161
Jupyter MCP Server logo
#64 · 445 kayıt içinde · haftalık indirmeye göreMCP sunucusu

Jupyter MCP Server

Ajan defterleri açıyor, tek tek hücreleri düzenliyor ve canlı Jupyter çekirdeğinde kod çalıştırıyor.

0
KaydetSiteye git ↗
Sıra
#64
445 kayıt içinde · haftalık indirmeye göre
Haftalık indirme
11 B
npm + PyPI, son 7 gün
GitHub yıldızı
1,3 B
GitHub deposu

İstemcine ekle

Resmi
Kurulum
pip install jupyter-mcp-server
Transport
both
Çalışma ortamı
Python
Kimlik doğrulama
Gerekiyor
Lisans
BSD-3-Clause
Yıldız
1.258
Araçlar
use_notebooklist_notebooksread_notebookread_cellinsert_celledit_cell_sourceoverwrite_cell_sourceexecute_cellinsert_execute_code_cellexecute_codelaunch_sandboxuse_sandbox+2

Datalayer'ın sunucusu çalışan bir Jupyter sunucusuna bağlanıyor ve modele bir insanın kullanacağı defter işlemlerini veriyor: defterler arasında geçiş, hücreleri çıktılı ya da çıktısız okuma, ekleme, taşıma, silme ve çok kipli sonuçla çalıştırma; yani grafik bir repr dizesi olarak değil görsel olarak geri geliyor. Pratikte fark yaratan ayrıntı edit_cell_source: hücrenin kaynağını baştan yazmak yerine içinde bul-değiştir uyguluyor, böylece uzun bir analiz hücresi her küçük düzeltmede tümüyle yeniden yazılmıyor. Çalıştırma yerel çekirdekte kalmak zorunda da değil: launch_sandbox ve use_sandbox, execute_code'u Docker, E2B, Daytona, Modal, Colab ya da Cloudflare arka ucuna yönlendiriyor; aynı araç çağrısı defteri değiştirmeden bir GPU makinesinde koşabiliyor.

Yorumlar(0)

Yorum yapmak için giriş yap

Henüz yorum yok — ilk yorumu sen yaz.

Benzer MCP sunucuları

Bu yorumu şikayet et

Neden şikayet ediyorsun?