Jupyter MCP 服务器是基于模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）的 Jupyter 环境扩展组件，它能够实现大型语言模型与实时编码会话的无缝集成。该服务器通过标准化的协议接口，使 AI 模型能够安全地访问和操作 Jupyter 的核心组件，包括内核管理、文件系统以及终端环境。本文将深入分析 Jupyter MCP 服务器的技术架构、核心功能以及部署配置方法。
模型上下文协议（MCP）服务器是一种专门设计的中间件架构，旨在建立 AI 助手与外部计算环境之间的标准化通信机制。MCP 服务器的核心价值在于为 AI 模型提供状态感知能力，使其能够获取实时的执行上下文信息，包括变量状态、代码执行历史、数据集内容以及计算结果。
传统的 AI 模型在处理编程任务时存在显著的局限性，主要表现为缺乏对当前执行环境的感知能力，无法获取实时的变量状态和上下文信息。这种隔离状态导致 AI 模型在提供编程辅助时往往需要依赖用户手动提供的代码片段和数据，降低了交互效率并增加了出错概率。MCP 服务器通过建立标准化的协议接口，使 AI 模型能够在真实的运行环境中进行推理和决策，从而显著提升其实用性、准确性和工作效率。
Jupyter MCP 服务器的技术架构
Jupyter MCP 服务器作为模型上下文协议在 Jupyter 生态系统中的具体实现，充当了大型语言模型与用户 Jupyter 工作环境之间的技术桥梁。该服务器的设计目标是消除传统模式下需要手动复制粘贴代码和数据的工作流程限制。通过实现 MCP 协议规范，Jupyter MCP 服务器为 AI 模型提供了访问 Jupyter 生态系统各个组件的安全通道，实现了真正意义上的集成化、上下文感知的智能编程辅助。
核心功能特性分析
Jupyter MCP 服务器基于模型上下文协议，为外部应用程序提供了与 Jupyter 核心组件交互的结构化接口。该服务器的功能架构主要包含以下几个关键模块：
内核交互模块支持在活动的 Jupyter 内核环境中执行代码、获取变量状态信息以及进行内核生命周期管理。文件系统访问模块通过 Jupyter 的内容管理器提供对用户工作空间的受控访问能力，支持文件和目录的读取、写入以及管理操作。终端访问模块允许与 Jupyter 的终端会话进行交互，从而实现 shell 命令执行、软件包安装以及系统任务自动化。
此外，该服务器还支持实时协作功能，允许多个用户或 AI 代理同时查看和编辑 notebook 文件。notebook 管理功能确保了高效的文件管理，包括保存和检索 notebook 信息，同时保障数据完整性和可访问性。
详细功能模块解析
内核交互机制
内核交互模块是 Jupyter MCP 服务器的核心组件之一，它使外部应用程序能够在用户的活动内核环境中执行代码操作。该模块不仅支持代码执行，还能够检查内核状态、获取执行结果以及管理整个内核的生命周期。
技术实现方面，MCP 客户端通过 MCP API 向服务器发送请求，明确指定目标内核和所需执行的操作类型。Jupyter MCP 服务器接收到请求后，与 Jupyter 的内核管理器进行通信，完成相应的操作处理。
该模块支持的主要操作包括代码单元的执行、变量值的检索、内核状态的检查以及内核的中断或重启操作。这些功能为 AI 模型提供了完整的代码执行环境控制能力。
文件系统访问控制
文件系统访问模块为外部应用程序提供了对用户工作空间的安全访问机制。该模块在 Jupyter 内容管理器的基础上实现，严格遵循 MCP 协议的安全策略，确保文件操作的安全性和可控性。
当 MCP 客户端需要进行文件操作时，系统会根据 Jupyter 内容管理器设定的访问规则以及 MCP 的安全策略对请求进行验证和处理。支持的操作范围包括文件内容的读取、文件的写入或修改以及文件和文件夹的创建或删除操作。
终端交互功能
终端访问模块使 Jupyter MCP 服务器能够与 Jupyter 的终端会话建立交互连接。该模块的实现基于 Jupyter 的终端管理器，当 MCP 客户端向特定终端会话发送命令时，终端管理器负责处理请求并返回执行输出。
该模块支持的操作包括 shell 命令的执行、软件包的安装、后台进程的管理以及各种系统任务的自动化处理。这为 AI 模型提供了完整的系统级操作能力。
部署与集成配置
系统要求
在开始部署 Jupyter MCP 服务器之前，需要确保系统满足基本的技术要求。系统需要安装 Python 3.8 或更高版本，因为该服务器依赖于现代 Python 的高级特性。同时需要安装 Jupyter Server，因为 MCP 服务器作为 Jupyter Server 的扩展模块运行。如果系统中尚未安装 Jupyter Server，可以通过 pip 命令进行安装：
pip install jupyter-server
AI 代码解读
安装配置流程
Jupyter MCP 服务器提供两种安装方式以满足不同的使用需求。
对于一般用户，推荐使用 pip 直接从 PyPI 安装 Jupyter MCP 服务器：
pip install jupyter-mcp-server
AI 代码解读
对于需要进行开发或定制的用户，可以采用开发安装方式。首先克隆项目存储库：
git clone https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server.git
cd jupyter-mcp-server
AI 代码解读
然后以可编辑模式安装软件包，这样对源代码的修改将会实时生效：
pip install -e .
AI 代码解读
如果需要运行测试并参与项目贡献，可以安装包含开发依赖的完整版本：
pip install -e".[dev]"
AI 代码解读
扩展激活
无论采用哪种安装方式，安装完成后都需要为 Jupyter 服务器启用该扩展。该操作将加载 MCP 服务器功能并修改 Jupyter 配置：
jupyter server extension enable jupyter_mcp_server
AI 代码解读
安装完成后，可以通过以下命令验证安装状态：
jupyter server extension list
AI 代码解读
如果在输出列表中看到
jupyter_mcp_server
AI 代码解读
条目，说明扩展已成功激活。
系统运行机制
Jupyter MCP 服务器采用后台服务的运行模式，它不提供独立的用户界面，而是集成在 JupyterLab 或 Jupyter Notebook 的运行环境中。该服务器对外提供标准的 HTTP API 接口，供其他工具和应用程序调用，包括 Claude Desktop、AI 模型、后端服务以及各类插件。
在使用 Claude Desktop 等客户端时，需要在相应的配置文件中进行设置。对于 Windows 系统，需要修改
claude_desktop_config.json
AI 代码解读
文件，当 Jupyter notebook 运行时，可以从终端获取相应的 TOKEN 值和 NOTEBOOK_PATH 信息：
{
"mcpServers": {
"jupyter": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"SERVER_URL",
"-e",
"TOKEN",
"-e",
"NOTEBOOK_PATH",
"datalayer/jupyter-mcp-server:latest"
],
"env": {
"SERVER_URL": "http://host.docker.internal:8888",
"TOKEN": "MY_TOKEN",
"NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb"
}
}
}
}
AI 代码解读
对于 Linux 系统，配置方式如下：
CLAUDE_CONFIG=${HOME}/.config/Claude/claude_desktop_config.json
cat <<EOF > $CLAUDE_CONFIG
{
"mcpServers": {
"jupyter": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"SERVER_URL",
"-e",
"TOKEN",
"-e",
"NOTEBOOK_PATH",
"--network=host",
"datalayer/jupyter-mcp-server:latest"
],
"env": {
"SERVER_URL": "http://localhost:8888",
"TOKEN": "MY_TOKEN",
"NOTEBOOK_PATH": "notebook.ipynb"
}
}
}
}
EOF
cat$CLAUDE_CONFIG
AI 代码解读
API 接口机制
当外部应用程序需要与 Jupyter 会话进行交互时，它会向 MCP API 发送相应的请求。MCP 服务器负责处理这些请求，包括权限验证、与 Jupyter 相应组件（如内核、文件系统或终端）的通信以及响应数据的返回。
MCP 扩展提供的 API 端点位于
/mcp/v1
AI 代码解读
路径下，这是在 Jupyter 服务器基础 URL 上的扩展路径。例如，如果 Jupyter 服务器在本地运行于
http://localhost:8888/
AI 代码解读
，那么 MCP API 的访问地址为
http://localhost:8888/mcp/v1
AI 代码解读
。外部工具将通过这个地址与 Jupyter 环境进行通信。
Jupyter MCP 服务器根据不同的任务类型发送相应的 HTTP 请求，包括 GET、POST、PUT 或 DELETE 等方法。每个请求都会发送到
/mcp/v1
AI 代码解读
路径下的特定子路径。这些请求的格式和数据结构规范构成了模型上下文协议（MCP）的技术标准。
安全性与上下文管理
MCP 协议不仅提供了访问能力，更重要的是确保了访问的安全性和可控性。该协议实施严格的授权和作用域限制机制，将访问权限严格限制在明确授权的范围内。用户可以查看和控制哪些应用程序能够访问其会话环境，以及这些应用程序可以执行的具体操作。这种设计有效防止了未经授权的访问，保护了用户数据的安全性，并确保了整个 Jupyter 环境的安全运行。
总结
Jupyter MCP 服务器作为一个创新的技术解决方案，为 Jupyter 环境带来了智能化的 AI 交互能力。通过实现模型上下文协议（MCP），该服务器以安全和标准化的方式实现了 AI 模型与 Jupyter 环境的深度集成。目前该服务器已经可以投入实际使用，且具有良好的易用性。随着技术的不断发展和用户采用率的提升，我们有理由期待更多智能化、上下文感知的工具出现，这些工具不仅能够提供编程辅助，更能够真正理解和适应用户的工作流程，从而在强大的 AI 模型和动态计算环境之间建立起更加紧密的技术桥梁。
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作者：Sarayavalasaravikiran
