# Jupyter地球MCP服务器 ## 基本信息 - Slug: `datalayer-jupyter-earth-mcp-server` - Source: modelscope - Publisher: @datalayer/jupyter-earth-mcp-server - Categories: research-and-data / education-and-learning-tools - Hosted: No - License: BSD 3-Clause "New" or "Revised" License - Source URL: https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@datalayer/jupyter-earth-mcp-server ## 简介 一种模型上下文协议服务器实现，它在Jupyter笔记本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。 ## 安装提示 ```bash pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt ``` ## MCP Server 详情 [![Datalayer](https://assets.datalayer.tech/datalayer-25.svg)](https://datalayer.io) [![成为赞助者](https://img.shields.io/static/v1?label=Become%20a%20Sponsor&message=%E2%9D%A4&logo=GitHub&style=flat&color=1ABC9C)](https://github.com/sponsors/datalayer) # 🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 服务器 [![Github Actions 状态](https://github.com/datalayer/jupyter-earth-mcp-server/workflows/Build/badge.svg)](https://github.com/datalayer/jupyter-earth-mcp-server/actions/workflows/build.yml) [![PyPI - 版本](https://img.shields.io/pypi/v/jupyter-earth-mcp-server)](https://pypi.org/project/jupyter-earth-mcp-server) 🌍 Jupyter Earth MCP 服务器是一个 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) (MCP) 服务器实现，它为在 📓 Jupyter 笔记本中进行 🗺️ 地理空间分析提供了一套工具。 以下演示使用了 [Earthdata MCP 服务器](https://github.com/datalayer/earthdata-mcp-server) 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](https://github.com/datalayer/jupyter-mcp-server) 进行进一步的分析。

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
## 启动 JupyterLab 确保已安装以下内容。协作包是必需的，因为借助 [Jupyter 实时协作](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/user/rtc.html)，可以在笔记本上看到所做的修改。 ```bash 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。 ```bash 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 Claude Desktop 可以从 [此页面](https://claude.ai/download) 下载 macOS 和 Windows 版本。 对于 Linux，我们成功使用了基于 nix 的 [非官方构建脚本](https://github.com/k3d3/claude-desktop-linux-flake)。 ```bash # ⚠️ UNOFFICIAL # You can also run `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 ``` 要与 Claude Desktop 一起使用，请将以下内容添加到您的 `claude_desktop_config.json`（有关更多信息，请参阅 [MCP 文档网站](https://modelcontextprotocol.io/quickstart/user#2-add-the-filesystem-mcp-server)）。 > [!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` 应该是相对于启动 JupyterLab 的目录的路径。 ### macOS 和 Windows 上的 Claude 配置 ```json { "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 ```bash CLAUDE_CONFIG=${HOME}/.config/Claude/claude_desktop_config.json cat < $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 服务器目前提供了 1 个工具： 1. `download_earth_data_granules` - 在 Jupyter 笔记本中添加一个代码单元格，用于从 NASA Earth Data 下载地球数据颗粒。 - 输入： - `folder_name` (字符串)：保存数据的本地文件夹名称。 - `short_name` (字符串)：要下载的地球数据集的简称。 - `count` (整数)：要下载的数据颗粒数量。 - `temporal` (元组)：(可选) 时间范围，格式为 (date_from, date_to)。 - `bounding_box` (元组)：(可选) 边界框，格式为 (左下经度, 左下纬度, 右上经度, 右上纬度)。 - 返回：单元格输出。 ### 提示 1. `download_analyze_global_sea_level` - 用于请求在 Jupyter 中下载和分析全球海平面数据。 - 返回：正确格式化的提示。 ## 构建 你可以从源代码构建 Docker 镜像。 ```bash make build-docker ```