Kaggle-mcp

Kaggle MCP サーバー

Kaggle API とシームレスに連携する Model Context Protocol（MCP）サーバーです。Claude Desktop などの MCP 対応クライアントを通じて、Kaggle のコンペティション、データセット、カーネル、モデルを操作できます。

機能

• コンペティション：一覧表示、ファイルのダウンロード、提出、リーダーボードと提出履歴の確認
• データセット：バージョン管理を使った検索、ダウンロード、作成、管理
• カーネル：Kaggle ノートブックとスクリプトの一覧表示、プッシュ、プル、管理
• モデル：完全なバージョン管理を使った ML モデルとインスタンスの作成、更新、管理

インストール

前提条件

• Python 3.10 以降
• API 認証情報を設定した Kaggle アカウント

PyPI からインストール

推奨される方法は、インストールを自動で処理する uvx を使ってサーバーを実行することです。

uvx mcp-server-kaggle

または、明示的にインストールします。

pip install mcp-server-kaggle
# or
uv tool install mcp-server-kaggle

ソースからインストール

開発やローカルでの変更を行う場合：

git clone https://github.com/Seif-Sameh/Kaggle-mcp.git
cd Kaggle-mcp
uv sync

セットアップ

1. Kaggle API 認証情報を取得する

1. https://www.kaggle.com/account にアクセスします
2. 「API」セクションまでスクロールします
3. 「Create New Token」をクリックします
4. 認証情報を含む kaggle.json がダウンロードされます

2. 認証情報を設定する

オプション A：環境変数（推奨）

export KAGGLE_USERNAME=your_username
export KAGGLE_API_KEY=your_api_key

または、~/.zshrc か ~/.bashrc に追加します。

echo 'export KAGGLE_USERNAME=your_username' >> ~/.zshrc
echo 'export KAGGLE_API_KEY=your_api_key' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

オプション B：.env ファイルを使用する

プロジェクトディレクトリに .env ファイルを作成します。

KAGGLE_USERNAME=your_username
KAGGLE_API_KEY=your_api_key

使用方法

Claude Desktop を使用する

Kaggle MCP の推奨される使用方法は、Claude Desktop を使うことです。

1. Claude Desktop の設定ファイルを確認します：

   • macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
   • Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
   • Linux：~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

2. Kaggle MCP サーバーの設定を追加します：

{
  "mcpServers": {
    "kaggle": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-kaggle"],
      "env": {
        "KAGGLE_USERNAME": "YOUR_KAGGLE_USERNAME",
        "KAGGLE_API_KEY": "YOUR_KAGGLE_API_KEY"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "kaggle": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/Kaggle-mcp",
        "run",
        "mcp-server-kaggle"
      ],
      "env": {
        "KAGGLE_USERNAME": "YOUR_KAGGLE_USERNAME",
        "KAGGLE_API_KEY": "YOUR_KAGGLE_API_KEY"
      }
    }
  }
}

3. Claude Desktop を再起動します

4. Claude を通じて Kaggle の使用を開始します！

Claude に次のように尋ねてみましょう。

• 「最新の Kaggle コンペティションを一覧表示して」
• 「Titanic データセットをダウンロードして」
• 「最近のコンペティションへの提出内容を表示して」
• 「NLP データセットを検索して」

単独での使用

MCP サーバーを直接実行します。

mcp-server-kaggle

または、Python モジュールとして実行します。

python -m kaggle_mcp

利用可能なツール

コンペティション（8 個のツール）

データセット（10 個のツール）

カーネル（7 ツール）

モデル（14 ツール）

使用例

例 1：コンペティションを操作する

Claude に次のように尋ねます：

"List active Kaggle competitions about computer vision"

Claude は competitions_list ツールを使用して、関連するコンペティションを検索し、表示します。

例 2：データセットをダウンロードする

Claude に次のように尋ねます：

"Download the Titanic dataset to my Downloads folder"

Claude は dataset_download_files を使用して、データセットのすべてのファイルを取得します。

例 3：コンペティションに提出する

Claude に次のように尋ねます：

"Submit my predictions.csv to the Titanic competition with the message 'Initial baseline model'"

Claude は competition_submit を使用して、提出物をアップロードします。

ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。