JupyterMCP는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)을 통해 Jupyter Notebook과 Claude AI를 연결하여, Claude가 Jupyter Notebook과 직접 상호작용하고 제어할 수 있게 합니다. 이 통합은 AI 지원 코드 실행, 데이터 분석, 시각화 등을 가능하게 합니다.

⚠️ 궁합 경고

이 도구는 Jupyter Notebook 버전 6.x와만 호환됩니다.

다음 조건에서는 작동하지 않습니다:

• 주피터 연구소
• 주피터 노트북 v7.x
• VS 코드 노트북
• 구글 콜라프
• 기타 노트북 인터페이스

특징

• 양방향 통신: WebSocket 기반 서버를 통해 Claude AI와 Jupyter Notebook을 연결하기
• 셀 조작: 노트북 셀 삽입, 실행 및 관리
• 노트북 관리: 노트북 저장 및 노트북 정보 조회
• 셀 실행: 특정 셀을 실행하거나 노트북의 모든 셀을 실행합니다
• 출력 검색: 텍스트 제한 옵션을 사용하여 실행된 셀에서 출력 콘텐츠 얻기

구성 요소

이 시스템은 세 가지 주요 구성 요소로 구성되어 있습니다:

1. WebSocket Server (jupyter_ws_server.py): 노트북과 외부 클라이언트 간 통신을 연결하는 WebSocket 서버를 Jupyter 내에 설정합니다
2. **클라이언트 JavaScript ('client.

JupyterMCP - Jupyter Notebook Model Context Protocol Integration

JupyterMCP connects Jupyter Notebook to Claude AI through the Model Context Protocol (MCP), allowing Claude to directly interact with and control Jupyter Notebooks. This integration enables AI-assisted code execution, data analysis, visualization, and more.

⚠️ Compatibility Warning

This tool is compatible ONLY with Jupyter Notebook version 6.x.

It does NOT work with:

• Jupyter Lab
• Jupyter Notebook v7.x
• VS Code Notebooks
• Google Colab
• Any other notebook interfaces

Features

• Two-way communication: Connect Claude AI to Jupyter Notebook through a WebSocket-based server
• Cell manipulation: Insert, execute, and manage notebook cells
• Notebook management: Save notebooks and retrieve notebook information
• Cell execution: Run specific cells or execute all cells in a notebook
• Output retrieval: Get output content from executed cells with text limitation options

Components

The system consists of three main components:

1. WebSocket Server (jupyter_ws_server.py): Sets up a WebSocket server inside Jupyter that bridges communication between notebook and external clients
2. Client JavaScript (client.js): Runs in the notebook to handle operations (inserting cells, executing code, etc.)
3. MCP Server (jupyter_mcp_server.py): Implements the Model Context Protocol and connects to the WebSocket server

Installation

Prerequisites

• Python 3.12 or newer (probably also work with older versions, but not tested)
• uv package manager
• Claude AI desktop application

Installing uv

If you’re on Mac:

brew install uv

On Windows (PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

For other platforms, see the uv installation guide.

Setup

1. Clone or download this repository to your computer:

   git clone https://github.com/jjsantos01/jupyter-notebook-mcp.git
   

2. Create virtual environment with required packages an install jupyter-mcp kernel, so it can be recognized by your jupyter installation, if you had one before.

   uv run python -m ipykernel install --name jupyter-mcp
   

3. (optional) Install additional Python packages for your analysis:

   uv pip install seaborn
   

4. Configure Claude desktop integration: Go to Claude > Settings > Developer > Edit Config > claude_desktop_config.json to include the following:

      {
       "mcpServers": {
           "jupyter": {
               "command": "uv",
               "args": [
                   "--directory",
                   "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/REPO/FOLDER/src",
                   "run",