MCP-сервер, предоставляющий помощникам ИИ доступ к эффективному исполнению кода Джулии. Избегает затрат Джулии на запуск и компиляцию, сохраняя сессии живыми во время звонков и сохраняя состояние (варианты, функции, загруженные пакеты) между ними, поэтому каждая итерация происходит быстро.

Сеансы начинаются по требованию, сохраняют состояние между звонками и восстанавливаются после сбоев — нет ручного управления Каждый каталог проекта получает свой собственный изолированный процесс Джулии.

• Чистый стио транспорт - нет открытых портов или розеток

Инструменты

julia eval(code, env path?, timeout?) — выполняет код Julia в постоянной сессии.env_path устанавливает директорию проекта Julia (не для временной сессии).timeout по умолчанию до 60-х и автоматически отключается для операций Pkg. julia restart(env path?) — перезапустить сеанс, очистив все состояние. Если [[Т3]] опущен, возобновляет временную сессию. julia list sessions — список активных сессий и их статус

Требования

uv (возможно, он уже установлен) Юлия — любая версия, julia двоичная должна быть в PATH Рекомендуемые пакеты - используются автоматически, если они доступны в глобальной среде: Revise.jl - для сбора изменений кода без перезагрузки

• TestEnv.

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",