Jupyter

Jupyter MCP Server est un serveur MCP open source édité par Datalayer. Il permet à votre assistant IA de piloter des notebooks Jupyter en temps réel : exécuter des cellules, lire leurs sorties et corriger le code quand une cellule échoue.

Fonctionnalités principales

• Contrôle en temps réel, avec les modifications visibles dans JupyterLab
• Exécution qui s’adapte quand une cellule échoue, grâce au retour des sorties
• Sorties multimodales (images, graphiques, texte) et prise en charge de plusieurs notebooks
• Observabilité via un système de hooks compatible OpenTelemetry

Installation

Préparez l’environnement, puis lancez JupyterLab avec un jeton :

pip install jupyterlab jupyter-collaboration jupyter-mcp-tools ipykernel
jupyter lab --port 8888 --IdentityProvider.token MY_TOKEN --ip 0.0.0.0

Déclarez ensuite le serveur dans votre client avec la commande uvx jupyter-mcp-server@latest et les variables JUPYTER_URL et JUPYTER_TOKEN.

Bon à savoir

• La méthode uvx demande uv 0.6.14 ou plus récent ; l’image Docker datalayer/jupyter-mcp-server est conseillée en production.
• La collaboration en temps réel doit fonctionner : la sauvegarde automatique du notebook en est le signe.
• Le serveur fonctionne avec JupyterLab, JupyterHub et les notebooks hébergés de Datalayer.
• Ce n’est pas un projet du Projet Jupyter lui-même, mais de l’entreprise Datalayer.

Source : documentation officielle de Jupyter MCP Server, consultée le 3 novembre 2026.