mcp-notebooks

Notebook 执行 MCP 服务器

目前使用非常危险

理由

为什么不直接使用任何其他现有的 Python 执行服务器来执行代码？这个 MCP 服务器允许你的 LLM 逐步执行代码，并以一种 EDA 的方式更快地对错误做出反应。变量保留在内核中，并可在未来的执行中使用。

Claude 安装

好吧，听着，伙计，这不是一个简单的单行命令，然后运行一些 node 什么的。这真的真的应该在 Docker 环境中运行，以保护你的系统免受 AI 霸主...我是说 Claude 的侵害。所以去安装 Docker，然后回来。

欢迎回来。这还没有在 DockerHub 上，所以运行以下命令：

git clone git@github.com:Neuron1c/mcp-notebooks.git
cd mcp-notebooks

docker build . -t mcp-notebooks:latest

完成一半了，将以下内容添加到 your claude_desktop_config.json

StdIO

{
  "mcpServers": {
    "notebooks": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp-notebooks:latest"
      ]
    }
  }
}

SSE

或者手动运行它

docker run -p 3001:3001 mcp-notebooks:latest

现在是 config.json

{
  "mcpServers": {
    "notebooks": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "supergateway",
        "--sse",
        "http://localhost:3001/sse"
      ]
    }
  }
}

添加 Python 库

目前，项目依赖项的范围仅限于运行服务器所需的最低限度。要添加更多，你需要安装 poetry，在你与它斗争之后（提示：使用 pipx）

poetry add your-package

推荐添加的包

• numpy
• pandas
• scikit-learn
• matplotlib
• seaborn

我发现 AI 真的会尝试使用绘图包来向你展示东西

TODO

• 内核超时（10 分钟？环境变量）
• 更多地沙盒化环境
• 设计一个数据摄取场景（Kedro catalog？）
• 依赖注入（或者只是让用户拉取并构建他们自己的容器）
• 切换到 uv？