MCP 서버는 효율적인 Julia 코드 실행에 AI 조수 액세스를 제공합니다. Julia의 시작 및 컴파일 비용을 방지하여 세션을 호출에 걸쳐 살아 유지하고, persists 상태 (variables, 기능, 로드 패키지) 그들 사이 - 그래서 각 반복은 빠른.

• 세션은 수요에 시작, 통화 사이의 지속 상태, 충돌에서 복구 - 수동 관리 없음
• 각 프로젝트 디렉토리는 자체 격리 된 Julia 프로세스를 가져옵니다.
• 순수한 스트로 교통 - 개방 포트 또는 소켓 없음

도구

• julia eval(code, env path?, timeout?) - 지속 세션에서 Julia 코드를 실행합니다. env_path]는 Julia 프로젝트 디렉토리를 설정합니다. ( 임시 세션에 대한 미트). timeout 기본값은 60s이고 Pkg] 작업에 대한 자동 비활성화입니다.
• julia restart(env path?) — 세션을 다시 시작, 모든 상태를 정리합니다. env_path가 omitted 경우, 임시 세션을 다시 시작합니다.
• julia list sessions - 활성 세션 및 그 상태 목록

요구 사항

• uv (당신은 이미 설치 될 수 있습니다)
• 줄리아 - 어떤 버전, julia 바이너리는 PATH
• 권장 패키지 - 글로벌 환경에서 사용할 수있는 경우 자동으로 사용 :
• Revise.jl - 재시작하지 않고 코드 변경
• 테스트엔브.

julia-mcp

MCP server that gives AI assistants access to efficient Julia code execution. Avoids Julia’s startup and compilation costs by keeping sessions alive across calls, and persists state (variables, functions, loaded packages) between them — so each iteration is fast.

• Sessions start on demand, persist state between calls, and recover from crashes — no manual management
• Each project directory gets its own isolated Julia process
• Pure stdio transport — no open ports or sockets

Tools

• julia_eval(code, env_path?, timeout?) — execute Julia code in a persistent session. env_path sets the Julia project directory (omit for a temporary session). timeout defaults to 60s and is auto-disabled for Pkg operations.
• julia_restart(env_path?) — restart a session, clearing all state. If env_path is omitted, restarts the temporary session.
• julia_list_sessions — list active sessions and their status

Requirements

• uv (you might already have it installed)
• Julia – any version, julia binary must be in PATH
  • Recommended packages – used automatically if available in the global environment:
  • Revise.jl - to pick code changes up without restarting
  • TestEnv.jl — to properly activate test environment when env_path points to /test/

The server itself is written in Python since the Python MCP protocol implementation is very mature.

Usage

First, clone the repository:

cd /any_directory
git clone https://github.com/aplavin/julia-mcp.git

Then register the server with your client of choice (see below).

That’s it! Your AI assistant can now execute Julia code more efficiently, saving of TTFX.

Claude Code

User-wide (recommended — makes Julia available in all projects):

claude mcp add --scope user julia -- uv run --directory /any_directory/julia-mcp python server.py

Project-scoped (only available in the current project):

claude mcp add --scope project julia -- uv run --directory /any_directory/julia-mcp python server.py

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "julia": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/any_directory/julia-mcp", "python", "server.py"]
    }
  }
}

Append Julia flags after server.py to override the defaults (--startup-file=no --threads=auto):

{
  "mcpServers": {
    "julia": {
      "command": "uv",