JupyterMCP соединяет Jupyter Notebook с Claude AI через протокол Model Context Protocol (MCP), позволяя Claude напрямую взаимодействовать с Jupyter Notebooks и управлять ими. Эта интеграция позволяет выполнять код с помощью ИИ, анализировать данные, визуализировать и многое другое.

⚠️ Предупреждение о совместимости

Этот инструмент совместим ТОЛЬКО с Jupyter Notebook версии 6.

Он НЕ работает с:

• Jupyter Lab
• Jupyter Notebook v7.x
• Кодовые блокноты VS
• Google Colab
• Любые другие интерфейсы ноутбуков

Особенности

• Двусторонняя связь: Подключить Claude AI к Jupyter Notebook через сервер на базе WebSocket
• Управление ячейками: Вставка, выполнение и управление ячейками ноутбука
• Управление блокнотами: Сохранение блокнотов и получение информации из них
• Выполнение ячеек: Запуск определённых ячеек или всех ячеек в блокноте
• Выходное извлечение: Получение выходного контента из выполненных ячеек с опциями ограничения текста

Компоненты

Система состоит из трёх основных компонентов:

1. WebSocket Server (jupyter_ws_server.py): Настраивает WebSocket-сервер внутри Jupyter, который связывает связь между ноутбуком и внешними клиентами
2. **Client 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",