Jupyter MCP Server

MCP-сервер Datalayer для Jupyter: агент открывает ноутбуки, правит ячейки и выполняет код в запущенном JupyterLab в реальном времени

MCP-серверВысокий риск

datalayer/jupyter-mcp-server

Установка

/plugin marketplace add datalayer/jupyter-mcp-server
/plugin install datalayer

Добавляет команды /datalayer:notebook, /datalayer:run и /datalayer:status.

Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.

Что делает

Сервер подключает агента к работающему Jupyter Server, JupyterHub или размещенным ноутбукам Datalayer. Агент просматривает файлы и ядра, открывает и создает ноутбуки, читает, вставляет, перемещает и правит ячейки, очищает вывод и выполняет код. Изменения видны в JupyterLab сразу, а при ошибке в ячейке агент получает вывод и может поправить код. Поддерживаются изображения и графики в выводе. Кроме локального Jupyter, код можно выполнять в облачных песочницах вроде Kaggle, Google Colab, Modal или E2B.

Для кого. Для аналитиков данных и ML-инженеров, которые работают в ноутбуках Jupyter и хотят поручать часть анализа агенту.

Подходит, если

  • Нужно, чтобы агент провел разведочный анализ прямо в открытом ноутбуке
  • Нужно исправить упавшие ячейки и перезапустить расчет
  • Нужно выполнять код агента на удаленном ядре или GPU

Не подходит, если

  • Код в ноутбуке нельзя давать выполнять агенту: сервер запускает произвольный код в ядре
  • Проект не использует Jupyter и достаточно обычных скриптов

Пример запроса к агенту

Открой analysis.ipynb, загрузи sales.csv, построй график продаж по месяцам и опиши выбросы

Ограничения

Нужен запущенный JupyterLab с jupyter-collaboration и uv версии 0.6.14 или новее. Версии jupyter-mcp-server и code-sandboxes должны совпадать, иначе выполнение падает с ошибкой о неизвестном варианте песочницы. Локальный режим не требует внешних сервисов, размещенный сервер Datalayer и облачные песочницы требуют аккаунтов.

Как отключить. Удалите блок jupyter из конфигурации MCP. В Claude Code удалите плагин datalayer через /plugin.

MCP

Транспорт
stdio, http
Авторизация
API-ключ
Переменные окружения
Переменные окружения
JUPYTER_URL
обязательная
Адрес Jupyter Server
JUPYTER_TOKEN
обязательная, секрет
Токен доступа к Jupyter Server
DOCUMENT_ID
Путь к ноутбуку по умолчанию относительно папки запуска JupyterLab
ALLOW_IMG_OUTPUT
false отключает передачу изображений из вывода

Проверка безопасности

  • Выполняет произвольный код в ядре Jupyter
  • Изменяет и удаляет ячейки ноутбуков

Коротко о README

README начинается с новостей: размещенный сервер Datalayer, плагин для Claude Code, вход через OAuth и требования к совместимости версий. Далее перечислены группы инструментов, пошаговая настройка JupyterLab и конфигурации клиента через uvx или Docker. Отдельно описаны варианты песочниц для выполнения кода и рекомендации по работе. Лицензия BSD-3-Clause.

Частые вопросы

Как проверить, что JupyterLab настроен правильно?

Измените ячейку: значок несохраненных изменений у вкладки должен через несколько секунд смениться сам. Это значит, что совместное редактирование работает.

Что делать, если модель не понимает изображения?

Задайте ALLOW_IMG_OUTPUT=false, тогда графики не будут передаваться агенту как картинки.

Выбор редакции

166 скиллов для научных задач: биоинформатика, хемоинформатика, клинические данные, геоданные и доступ к 100+ базам

СкиллСредний риск44,9 тыс.
Выбор редакции

Открытый MCP-сервер Google для баз данных: готовые инструменты для Postgres, MySQL, BigQuery, Spanner и других, плюс свои инструменты в tools.yaml

MCP-серверВысокий риск16,4 тыс.
Выбор редакции

Официальные скиллы Hugging Face: работа с Hub через CLI hf, датасеты, обучение моделей, Spaces, оценка и деплой

СкиллВысокий риск11 тыс.
Выбор редакции

Экономный по токенам MCP-сервер для PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQL Server и SQLite с режимом только для чтения

MCP-серверВысокий риск3,5 тыс.