mcp-notebooks

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ノートブック実行 MCP サーバー

現状のまま使うのはかなり危険です

理由

すでに存在する他のどんな Python 実行サーバーでもコードを実行できるのに、なぜこれを使うのでしょうか。この MCP サーバーを使えば、LLM が EDA のような形で段階的にコードを実行し、間違いにすばやく対応できます。変数はカーネルに保持され、以降の実行でも使用できます。

Claude のインストール

いいですか、これはワンライナーを実行して Node の何かを動かすだけの手順ではありません。AI の支配者……いえ、Claude からシステムを保護するため、これは本当に Docker 環境で実行してください。では、Docker をインストールして戻ってきてください。

おかえりなさい。まだ DockerHub にはないので、以下のコマンドを実行してください。

git clone [email protected]:Neuron1c/mcp-notebooks.git
cd mcp-notebooks

docker build . -t mcp-notebooks:latest

あと少しです。次の内容を your claude_desktop_config.json に追加してください。

StdIO

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

SSE

または手動で実行してください。

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

次に config.json を設定します。

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

Python ライブラリの追加

現時点では、プロジェクトの依存関係はサーバーの実行に必要な最低限のものに限定されています。さらに追加するには、まず poetry をインストールする必要があります。手こずったあとは（ヒント：pipx を使ってください）

uv add your-package

追加を推奨するパッケージ

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

AI は、あなたに何かを実演するときにグラフ描画パッケージを本当によく使おうとすることがわかりました。

TODO

• ノートブックを表示する
• 環境をさらにサンドボックス化する
• データ取り込みのシナリオを考える（Kedro catalog？）
• 依存性注入（または、ユーザー自身にコンテナを取得してビルドしてもらう）