Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

0
Серверная реализация, которая облегчает взаимодействие с блокнотами Jupyter через Протокол Контекста Модели, поддерживающая как локальные, так и удаленные среды JupyterLab.
Добавлено:
Создано:
Apr 25 2025
Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

0 Отзывы
243
0
Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter
Серверная реализация, которая облегчает взаимодействие с блокнотами Jupyter через Протокол Контекста Модели, поддерживающая как локальные, так и удаленные среды JupyterLab.
Добавлено:
Created by:
Apr 25 2025
Datalayer
Рекомендуемые

Что такое Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter?

Сервер Jupyter MCP – это Сервер Протокола, который позволяет безпроблемно взаимодействовать с блокнотами Jupyter, используя Протокол Контекста Модели (MCP). Он позволяет добавлять ячейки кода и markdown, выполнять код и управлять содержимым блокнотов программным образом. Совместим с JupyterLab и локальными экземплярами Jupyter, поддерживает совместную работу в реальном времени и развертывание через Docker. Сервер полезен для разработки пользовательских инструментов, автоматизации рабочих процессов блокнотов и интеграции Jupyter с другими системами с использованием стандартов MCP.

Кто будет использовать Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter?

  • Данные ученые
  • AI разработчики
  • Пользователи блокнотов Jupyter
  • Исследовательские учреждения
  • Поставщики образовательных технологий

Как использовать Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter?

  • Шаг 1: Установите сервер через pip или Docker в зависимости от вашей среды.
  • Шаг 2: Запустите JupyterLab с необходимыми настройками, включая токен доступа и порт.
  • Шаг 3: Настройте своего клиента или инструмент для взаимодействия с сервером MCP, используя предоставленные API или инструменты.
  • Шаг 4: Используйте доступные инструменты, такие как add_execute_code_cell или add_markdown_cell, чтобы взаимодействовать с блокнотами.

Ключевые Особенности и Преимущества Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

Основные функции
  • add_execute_code_cell
  • add_markdown_cell
Преимущества
  • Позволяет автоматизированное редактирование и выполнение блокнотов
  • Поддерживает совместную работу и интеграцию с другими инструментами
  • Гибкое развертывание через Docker

Основные Сценарии Использования и Приложения Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

  • Автоматическая генерация отчетов в блокнотах Jupyter
  • Пользовательское управление блокнотами в научных рабочих процессах
  • Совместная работа в реальном времени и удаленное редактирование блокнотов

Часто Задаваемые Вопросы о Model Context Protocol (MCP) Server for Jupyter

Разработчик

Вам также может понравиться:

Инструменты разработчика

Настольное приложение для управления взаимодействиями между сервером и клиентом с полными функциональными возможностями.
Сервер Model Context Protocol для Eagle, который управляет обменом данными между приложением Eagle и источниками данных.
Чат-клиент, который интегрирует и использует различные инструменты MCP прямо в чат-среде для повышения производительности.
Изображение Docker, размещающее несколько соединений MCP, доступных через единый входной пункт с интеграцией supergateway.
Обеспечивает доступ к балансам счетов YNAB, транзакциям и созданию транзакций через протокол MCP.
Быстрый и масштабируемый сервер MCP для управления операциями торговли в режиме реального времени для нескольких клиентов Zerodha.
Удаленный SSH-клиент, который облегчает безопасный, основанный на прокси-доступ к серверам MCP для удаленного использования инструментов.
Сервер MCP на базе Spring с возможностями ИИ для управления и обработки протоколов коммуникации модов Minecraft.
Минималистичный MCP-клиент с основными функциями чата, поддерживающий несколько моделей и контекстные взаимодействия.
Защищенный MCP сервер, позволяющий агентам ИИ взаимодействовать с приложением Authenticator для получения кодов 2FA и паролей.

Исследования и данные

Реализация сервера, поддерживающая Протокол Контекста Модели, интегрирующая возможности промышленного ИИ CRIC.
Предоставляет данные о движении, качестве воздуха, погоде и прокате велосипедов в городе Валенсия в единой платформе в реальном времени.
Приложение на React, демонстрирующее интеграцию с Supabase через инструменты MCP и Tambo для регистрации компонентов пользовательского интерфейса.
Клиент MCP, интегрирующий API Brave Search для веб-поиска, использующий протокол MCP для эффективной коммуникации.
Сервер протокола, обеспечивающий бесперебойную связь между Umbraco CMS и внешними приложениями.
NOL интегрирует LangChain и Open Router для создания сервера MCP с несколькими клиентами на основе Next.js.
Соединяет LLM с Firebolt Data Warehouse для автономных запросов, доступа к данным и генерации инсайтов.
Клиентская платформа для соединения ИИ-агентов с серверами MCP, позволяющая обнаружение и интеграцию инструментов.
Spring Link упрощает связывание и управление несколькими приложениями Spring Boot эффективно в единой среде.
Клиент с открытым исходным кодом для взаимодействия с несколькими серверами MCP, обеспечивающий бесшовный доступ к инструментам для Claude.

AI-чатбот

Интегрирует API, ИИ и автоматизацию для динамического улучшения функциональности сервера и клиента.
Предоставляет долгосрочную память для LLM, храня и извлекая контекстную информацию через стандарты MCP.
Совершенный сервер анализа клинических данных, поддерживающий прецизионную медицину и онкологические исследования с гибкими опциями поиска.
Платформа, собирающая A2A-агентов, инструменты, серверы и клиенты для эффективной коммуникации и сотрудничества между агентами.
Чат-бот на базе Spring для Cloud Foundry, который интегрируется с AI-сервисами, MCP и memGPT для расширенных возможностей.
AI-агент, управляемый macOS с помощью инструментов уровня ОС, совместим с MCP, упрощая управление системой через ИИ.
PHP-клиентская библиотека, позволяющая взаимодействовать с серверами MCP через SSE, StdIO или внешние процессы.
Платформа для управления и развертывания автономных агентов, инструментов, серверов и клиентов для автоматизации задач.
Обеспечивает взаимодействие с мощными API преобразования текста в речь и генерации видео для создания мультимедийного контента.
Сервер MCP, предоставляющий доступ к API для RedNote (XiaoHongShu, xhs) для бесшовной интеграции.