Jupyter Earth MCP Server
一个模型上下文协议(Model Context Protocol)服务器实现,它在 Jupyter Notebook 中提供地理空间分析工具,特别是用于下载 NASA 地球数据颗粒。
README
🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 服务器
🌍 Jupyter Earth MCP 服务器是一个 模型上下文协议 (MCP) 服务器实现,它提供了一套工具,用于在 📓 Jupyter 笔记本中进行 🗺️ 地理空间分析。
以下演示使用 Earthdata MCP 服务器 在 NASA Earthdata 上搜索数据集和数据颗粒,使用此 MCP 服务器在 Jupyter 中下载数据,并使用 jupyter-mcp-server 运行进一步的分析。
<div> <a href="https://www.loom.com/share/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc"> <p>使用 AI 驱动的地理空间工具和 Jupyter 分析海平面上升 - 观看视频</p> </a> <a href="https://www.loom.com/share/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc"> <img style="max-width:100%;" src="https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc-598a84f02de7e74e-full-play.gif"> </a> </div>
启动 JupyterLab
请确保您已安装以下组件。由于 Jupyter 实时协作,因此需要协作包才能看到在笔记本上所做的修改。
pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel
pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt
pip install datalayer_pycrdt
然后,使用以下命令启动 JupyterLab。
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0
您也可以运行 make jupyterlab。
[!NOTE]
--ip设置为0.0.0.0,以允许在 Docker 容器中运行的 MCP 服务器访问您的本地 JupyterLab。
与 Claude Desktop 一起使用
可以从此页面下载适用于 macOS 和 Windows 的 Claude Desktop。
对于 Linux,我们成功使用了这个基于 nix 的非官方构建脚本
# ⚠️ 非官方
# 您也可以运行 `make claude-linux`
NIXPKGS_ALLOW_UNFREE=1 nix run github:k3d3/claude-desktop-linux-flake \
--impure \
--extra-experimental-features flakes \
--extra-experimental-features nix-command
要将其与 Claude Desktop 一起使用,请将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json 中(有关更多信息,请阅读 MCP 文档网站)。
[!IMPORTANT]
确保
SERVER_URL和TOKEN的端口与jupyter lab命令中使用的端口匹配。
NOTEBOOK_PATH应该相对于 JupyterLab 启动的目录。
macOS 和 Windows 上的 Claude 配置
{
"mcpServers": {
"jupyter-earth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"SERVER_URL",
"-e",
"TOKEN",
"-e",
"NOTEBOOK_PATH",
"datalayer/jupyter-earth-mcp-server:latest"
],
"env": {
"SERVER_URL": "http://host.docker.internal:8888",
"TOKEN": "MY_TOKEN",
"NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb"
}
}
}
}
Linux 上的 Claude 配置
CLAUDE_CONFIG=${HOME}/.config/Claude/claude_desktop_config.json
cat <<EOF > $CLAUDE_CONFIG
{
"mcpServers": {
"jupyter-earth": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"SERVER_URL",
"-e",
"TOKEN",
"-e",
"NOTEBOOK_PATH",
"--network=host",
"datalayer/jupyter-earth-mcp-server:latest"
],
"env": {
"SERVER_URL": "http://localhost:8888",
"TOKEN": "MY_TOKEN",
"NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb"
}
}
}
}
EOF
cat $CLAUDE_CONFIG
组件
工具
该服务器目前提供 1 个工具:
download_earth_data_granules
- 在 Jupyter 笔记本中添加一个代码单元格,以下载来自 NASA Earth Data 的地球数据颗粒。
- 输入:
folder_name(string): 用于保存数据的本地文件夹名称。short_name(string): 要下载的地球数据集的简称。count(int): 要下载的数据颗粒的数量。temporal(tuple): (可选) 格式为 (date_from, date_to) 的时间范围。bounding_box(tuple): (可选) 格式为 (lower_left_lon, lower_left_lat, upper_right_lon, upper_right_lat) 的边界框。
- 返回:单元格输出。
构建
您可以从源代码构建 Docker 镜像。
make build-docker
推荐服务器
Baidu Map
百度地图核心API现已全面兼容MCP协议,是国内首家兼容MCP协议的地图服务商。
Playwright MCP Server
一个模型上下文协议服务器,它使大型语言模型能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需视觉模型或屏幕截图。
Magic Component Platform (MCP)
一个由人工智能驱动的工具,可以从自然语言描述生成现代化的用户界面组件,并与流行的集成开发环境(IDE)集成,从而简化用户界面开发流程。
Audiense Insights MCP Server
通过模型上下文协议启用与 Audiense Insights 账户的交互,从而促进营销洞察和受众数据的提取和分析,包括人口统计信息、行为和影响者互动。
VeyraX
一个单一的 MCP 工具,连接你所有喜爱的工具:Gmail、日历以及其他 40 多个工具。
graphlit-mcp-server
模型上下文协议 (MCP) 服务器实现了 MCP 客户端与 Graphlit 服务之间的集成。 除了网络爬取之外,还可以将任何内容(从 Slack 到 Gmail 再到播客订阅源)导入到 Graphlit 项目中,然后从 MCP 客户端检索相关内容。
Kagi MCP Server
一个 MCP 服务器,集成了 Kagi 搜索功能和 Claude AI,使 Claude 能够在回答需要最新信息的问题时执行实时网络搜索。
e2b-mcp-server
使用 MCP 通过 e2b 运行代码。
Neon MCP Server
用于与 Neon 管理 API 和数据库交互的 MCP 服务器
Exa MCP Server
模型上下文协议(MCP)服务器允许像 Claude 这样的 AI 助手使用 Exa AI 搜索 API 进行网络搜索。这种设置允许 AI 模型以安全和受控的方式获取实时的网络信息。