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MCP Serversresearch-and-dataJupyter地球MCP服务器
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Jupyter地球MCP服务器

modelscope·@datalayer/jupyter-earth-mcp-server

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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。

MCP Server 详情

来自 ModelScope 索引
<!-- ~ 版权所有 (c) 2023-2024 Datalayer, Inc. ~ ~ BSD 3-Clause 许可证 -->

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🌎 ✨ Jupyter Earth MCP 服务器

Github Actions 状态 PyPI - 版本

🌍 Jupyter Earth MCP 服务器是一个 Model Context Protocol (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 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 进行进一步的分析。

<div> <a href="https://www.loom.com/share/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc"> <p>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</p> </a> <a href="https://www.loom.com/share/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc"> <img style="max-width:100%;" src="https://cdn.loom.com/sessions/thumbnails/c2b5b05f548d4f1492d5c107f0c48dbc-598a84f02de7e74e-full-play.gif"> </a> </div>

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,可以在笔记本上看到所做的修改。

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。

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 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。

# ⚠️ 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)。

[!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

{
  "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

CLAUDE_CONFIG=${HOME}/.config/Claude/claude_desktop_config.json
cat <<EOF > $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。

make build-docker

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/api/mcps/datalayer-jupyter-earth-mcp-server/markdown
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在 PolarBear 或其他支持 MCP 的客户端中,新建 MCP Server,并参考下方来源或安装提示配置。

pip install jupyterlab jupyter-collaboration ipykernel pip uninstall -y pycrdt datalayer_pycrdt pip install datalayer_pycrdt

基本信息

分类
research-and-data / education-and-learning-tools
运行方式
No
许可证
BSD 3-Clause "New" or "Revised" License
详情文件
datalayer-jupyter-earth-mcp-server.md