Jupyter MCP Server

Ce serveur MCP open source relie Claude à un JupyterLab ou JupyterHub en cours d'exécution pour ouvrir des notebooks, insérer et modifier des cellules, exécuter du code et lire les résultats, graphiques compris. Il est maintenu par Datalayer et fonctionne avec toute installation Jupyter où la collaboration en temps réel est activée.

Pour qui

• Data scientists
• Analystes qui travaillent dans des notebooks
• Étudiants qui apprennent Python pour l'analyse de données

Prompts à essayer

Une fois connecté, demandez avec vos mots. Votre outil d'IA décide quand utiliser le serveur et vous demande votre accord avant de modifier quoi que ce soit d'important.

Ouvrez sales_analysis.ipynb, chargez le CSV dans la première cellule et tracez le chiffre d'affaires mensuel.

Trouvez la cellule qui génère une erreur dans ce notebook, corrigez-la et relancez tout ce qui suit.

Ajoutez une section qui compare le churn par type d'offre et explique le résultat dans une cellule markdown.

Comment le connecter dans votre outil d'IA

MCP est un standard ouvert, ce serveur fonctionne donc dans Claude, ChatGPT, Codex, Cursor, VS Code et plus. Choisissez votre outil :

Connecte pour moi le serveur MCP Jupyter MCP Server à Claude Code : exécute cette commande : claude mcp add --transport stdio jupyter --env JUPYTER_URL=http://localhost:8888 --env JUPYTER_TOKEN=YOUR_JUPYTER_TOKEN --env ALLOW_IMG_OUTPUT=true -- uvx jupyter-mcp-server@latest
Si une valeur commence par YOUR_, demande-la-moi d'abord. Une fois connecté, aide-moi à me connecter si besoin et montre-moi une chose que je peux lui demander.

Comment nous l'avons vérifié

Vérifié dans le dépôt datalayer/jupyter-mcp-server (BSD-3-Clause, environ 1,300 étoiles, version v2.2.4 du 2026-10-11) et le paquet jupyter-mcp-server sur PyPI ; il est développé par Datalayer, pas par Project Jupyter.

Source : github.com/datalayer/jupyter-mcp-server