Skip to main content
Glama
deeneskoruzh
aerovfx

Colab MCP

by aerovfx
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Local

🪐 Colab MCP (Model Context Protocol)

Python MCP

Сервер MCP (Model Context Protocol), который бесшовно связывает вашего локального ИИ-агента с сеансом Google Colab, запущенным в браузере.

✨ Возможности

  • Подключает локальных ИИ-ассистентов напрямую к блокнотам Colab в браузере

  • Поддерживает выполнение кода Python в Colab через агента

  • Читает состояние блокнота Colab и взаимодействует с ним

Related MCP server: colab-mcp

💻 Поддерживаемые клиенты

Для работы этого MCP-сервера требуется клиент, поддерживающий notifications/tools/list_changed, который должен быть запущен локально на вашем устройстве.

Популярные клиенты, соответствующие этим критериям:

🚀 Установка и настройка

  1. Установите uv (чрезвычайно быстрый установщик и резолвер пакетов Python):

    pip install uv

  2. Настройте ваш MCP-клиент (например, в файле mcp.json или аналогичном конфигурационном файле):

    {
  "mcpServers": {
    "colab-mcp": {
      "command": "uvx",
      "args": ["git+https://github.com/googlecolab/colab-mcp"],
      "timeout": 30000
    }
  }
}

    Примечание для сотрудников Google (или тех, кто использует нестандартные индексы пакетов): Возможно, вам потребуется добавить --index https://pypi.org/simple в массив args.

💬 Проблемы и обсуждения

Мы используем Discussions на GitHub в качестве основной площадки для обсуждения проблем и запросов на добавление функций.

По мере того как обсуждения перерастают в четкие задачи, сопровождающие будут преобразовывать их в отслеживаемые проблемы (issues). Этот рабочий процесс помогает нам гарантировать, что трекер проблем остается свободным от дубликатов, понятным и максимально ориентированным на действия.

⚠️ Пожалуйста, НЕ открывайте issues напрямую.

🤝 Участие в разработке

Хотя мы ценим интерес сообщества, в настоящее время у нас нет ресурсов для проверки внешних вкладов. Мы хотим избежать ситуации, когда Pull Requests от пользователей остаются без внимания, поэтому в данный момент мы не принимаем внешние вклады.

Если у вас есть отличная идея или вы столкнулись с проблемой, мы будем рады узнать об этом на нашей странице Discussions!

🛠️ Внутренняя информация (для разработчиков Colab)

Предварительные требования

  • Требуется uv (pip install uv)

  • Настройте git-хуки для запуска предварительных проверок репозитория:

    git config core.hooksPath .githooks

Настройка локальной разработки (Gemini CLI)

Чтобы протестировать вашу локальную версию с помощью Gemini CLI, используйте следующую конфигурацию:

{
  "mcpServers": {
    "colab-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "colab-mcp"],
      "cwd": "/path/to/github/colab-mcp",
      "timeout": 30000
    }
  }
}

MCP_Colab

Available Tools

1 tool
open_colab_browser_connectionA

Opens a connection to a Google Colab browser session and unlocks notebook editing tools. Returns a boolean representing whether the connection attempt succeeded

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescriptionDefault

No parameters

Output Schema

ParametersJSON Schema
NameRequiredDescription
resultYes

TDQS

A3.6/5.0
Behavior3/5

Does the description disclose side effects, auth requirements, rate limits, or destructive behavior?

With no annotations, the description must fully disclose behavior. It states the outcome (connection success) and return type (boolean), but lacks details on side effects, prerequisites (e.g., must be in Colab environment), or what 'unlocking' entails.

Agents need to know what a tool does to the world before calling it. Descriptions should go beyond structured annotations to explain consequences.

Conciseness5/5

Is the description appropriately sized, front-loaded, and free of redundancy?

The description is concise, two sentences, front-loaded with the action and purpose. No wasted words.

Shorter descriptions cost fewer tokens and are easier for agents to parse. Every sentence should earn its place.

Completeness3/5

Given the tool's complexity, does the description cover enough for an agent to succeed on first attempt?

Given zero parameters and a simple return type, the description is mostly complete. However, it could mention prerequisites or environment requirements to fully prepare the agent.

Complex tools with many parameters or behaviors need more documentation. Simple tools need less. This dimension scales expectations accordingly.

Parameters4/5

Does the description clarify parameter syntax, constraints, interactions, or defaults beyond what the schema provides?

Schema has no parameters, so description does not need to elaborate. The description adds value by explaining the boolean return meaning.

Input schemas describe structure but not intent. Descriptions should explain non-obvious parameter relationships and valid value ranges.

Purpose4/5

Does the description clearly state what the tool does and how it differs from similar tools?

The description clearly states it opens a connection to a Google Colab browser session and unlocks notebook editing tools, and it returns a boolean for success. This is specific and actionable.

Agents choose between tools based on descriptions. A clear purpose with a specific verb and resource helps agents select the right tool.

Usage Guidelines3/5

Does the description explain when to use this tool, when not to, or what alternatives exist?

The description implies when to use it (when needing to access Colab notebook editing), but does not explicitly state when not to use it or provide alternatives. With no siblings, this is acceptable but could be more precise.

Agents often have multiple tools that could apply. Explicit usage guidance like "use X instead of Y when Z" prevents misuse.

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

  1. 1 tool updatev1.0.1
    • First observedopen_colab_browser_connection
Install Server
RayrunBuild, deploy, and operate MCP servers without becoming an infrastructure team.ray.runAd

TDQS

B3.1/5.0
Disambiguation1/5

Only one tool exists, so no ambiguity between tools, but the dimension assesses whether tools can be told apart; with one tool there is no need for disambiguation, but it cannot be 'clearly distinct' from others since there are none.

Naming Consistency3/5

With a single tool, naming consistency is not applicable; however, the name is descriptive and follows a reasonable pattern, so a neutral score is given.

Tool Count2/5

A single tool seems too few for a server named 'Colab MCP', which suggests a broader purpose. The tool only handles opening a connection, leaving other expected functionalities uncovered.

Completeness1/5

The server's domain appears to be Google Colab integration, but only one tool for opening a connection is provided. Missing tools for editing, running cells, managing notebooks, etc., make the surface severely incomplete.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessSyncing

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/aerovfx/MCP_Colab'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server