jupyter-server/jupyter_server

The backend—i.e. core services, APIs, and REST endpoints—to Jupyter web applications.

What it solves

解決する課題

Jupyter web applications を実行するために必要な不可欠なバックエンド・インフラストラクチャを提供します。このサーバーがないと、JupyterLab や Jupyter Notebook のようなフロントエンド・インターフェースは、コードの実行やファイルの管理を行うために基盤となるシステムと通信することができません。

How it works

仕組み

Webベースのインターフェースがコンピューティング環境とやり取りするために使用するコアサービス、API、および REST エンドポイントを提供する中央ハブとして機能します。

Who it’s for

対象ユーザー

Jupyter互換の web applications を構築する開発者や、インタラクティブなコンピューティング環境を動かすためのバックエンドを必要とするユーザー。

Highlights

ハイライト

  • Linux、OSX、および Windows をサポート。
  • 安定した依存関係管理のためにセマンティック・バージョニングに従います。
  • Jupyter エコシステムのための基盤となる REST API を提供します。

関連

  • プロジェクト
    jupyterhub/jupyterhub

    学生、研究者、またはデータサイエンティストのグループ向けに、複数のシングルユーザー Jupyter notebook インスタンスを管理・プロキシするマルチユーザーサーバーです。

  • プロジェクト
    jupyterlab/jupyter-ai

    AI エージェントを計算ノートブックに接続し、ファイルの読み書きやターミナルコマンドの実行を可能にする、オープンソースの JupyterLab 拡張機能です。

  • プロジェクト
    jupyterlab/jupyterlab

    Project Jupyterのための拡張可能な次世代ユーザーインターフェースであり、インタラクティブで再現可能なコンピューティングのための柔軟な環境を提供します。

  • プロジェクト
    datalayer/jupyter-mcp-server

    AIエージェントがリアルタイムでローカルおよびクラウドサンドボックス上のJupyterノートブックに接続・管理できるMCPサーバー。コード実行をサポートします。

  • プロジェクト
    iot-salzburg/gpu-jupyter

    GPU‑Jupyterは、Python、PyTorch、TensorFlow、Julia、Rが事前にインストールされたDockerベースのGPU対応JupyterLab環境です。バージョン管理されたイメージ、カスタマイズのしやすさ、Docker‑Compose対応を備え、NVIDIA GPUを搭載した任意のマシンで再現可能なディープラーニング実験を可能にします。