Colab-MCP (unofficial)

Name: Colab-MCP (unofficial)
Author: amgallego8

von amgallego8Version 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.amgallego8/colab-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Unofficial MCP server for Google Colab: runtimes, code, long jobs, files and notebooks.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiGanz neu↓ 77/Wo. · ★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: COLAB_MCP_WORKDIR, COLAB_MCP_DRIVE

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "colab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "colab-cli-mcp"
      ],
      "env": {
        "COLAB_MCP_WORKDIR": "your-value",
        "COLAB_MCP_DRIVE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add colab --env COLAB_MCP_WORKDIR=your-value --env COLAB_MCP_DRIVE=your-value -- uvx colab-cli-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "colab": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "colab-cli-mcp"
      ],
      "env": {
        "COLAB_MCP_WORKDIR": "your-value",
        "COLAB_MCP_DRIVE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "colab": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "colab-cli-mcp"
      ],
      "env": {
        "COLAB_MCP_WORKDIR": "your-value",
        "COLAB_MCP_DRIVE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

COLAB_MCP_WORKDIR env
The only local folder the server reads and writes. Defaults to the current directory.
COLAB_MCP_DRIVE env
Set to 1 to enable the optional Google Drive tools (they need a one-time sign-in, see the README).

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto amgallego8 bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

Mehr Sterne als 0 % der anderen 3573 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 58 % der anderen 3573 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 3573 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Colab-MCP (unofficial) sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 23 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

von BuilderIOWachsend★ 7620Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud

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Excel MCP Server

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

von haris-musaWeit verbreitet↓ 49.636/Wo.★ 4276Aktualisiert vor 7 Tagen

Läuft auf deinem Computer

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MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

von sbroenneWachsend↓ 4321/Wo.★ 847Aktualisiert vor 5 Tagen

Läuft auf deinem Computer

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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Colab-MCP

An MCP server that lets an AI agent (Claude, or any MCP client) use Google Colab end to end: create and stop GPU/TPU runtimes, run code, work in notebooks cell by cell, launch long background jobs, and move files and folders in and out of the VM.

It is a thin, safe layer over Google's official Colab CLI (google-colab-cli). It does not reimplement Colab and does not depend on a browser tab.

🇪🇸 Resumen en español al final de este archivo.

Quick start

You need uv and the official Colab CLI, signed in once (macOS or Linux):

uv tool install google-colab-cli

colab sessions # sign in ONCE (open the link, paste the code) claude mcp add colab-cli -e COLAB_MCP_WORKDIR="$HOME/colab-work" -- uvx colab-cli-mcp

That registers the server in Claude Code, and uvx downloads it from PyPI the first time. For Claude Desktop, other clients, secrets and the optional Drive tools, see Install.

Status

Tested against a simulated CLI (118 checks, plus 129 for Drive against a simulated Drive API, 28 for the Drive mount and 17 for local cleanup; tests/): a real MCP client talks to the server over stdio and the code that normally runs on the VM is executed for real in a sandbox folder.
Validated live once. On a real Colab session (macOS, Claude as the client): creating a runtime, running code, a long background job with log polling, mounting Drive from the chat (below) and stopping the session, with one real batch workload (10 items, 0 errors). That is a single run, not a benchmark.
Published on PyPI as colab-cli-mcp 0.1.0. The published package was installed in a clean environment (pip, and uvx) and listed its 42 tools over stdio. That check ran on Linux; use of the uvx route with Claude on macOS has not been checked yet.
Not yet validated live: the Google Drive API tools (drive_*), notebook execution cell by cell, folder uploads and downloads, and the behaviours listed under *Known unknowns*. Other MCP clients (Cursor, Codex, Windsurf) and Linux are untested.
Linux and macOS only (the Colab CLI does not support Windows).

Tools (42 + 8 optional Drive tools)

Area	Tools
Runtimes	`colab_new`, `colab_ensure_session`, `colab_sessions`, `colab_status`, `colab_runtime_info`, `colab_restart_kernel`, `colab_url`, `colab_usage`, `colab_stop`, `colab_install`
Run code	`colab_exec` (code or file; kernel state persists between calls), `colab_run` (one-shot: fresh VM → script → release)
Notebooks (local `.ipynb`)	`colab_notebook_create`, `_list`, `_read`, `_add_cell`, `_edit_cell`, `_delete_cell`, `_move_cell`, `_clear_outputs`, `_run_cell`, `_run_all`, `_to_script`, `_delete`
Long jobs	`colab_job_start`, `_status`, `_logs`, `_cancel`, `_list`
Files	`colab_upload`, `colab_download`, `colab_upload_dir`, `colab_download_dir`, `colab_ls`, `colab_rm`, `colab_log`
Drive on the VM	`colab_drive_status`, `colab_drive_mount_start`, `colab_drive_mount_finish`, `colab_drive_project_dir` (see Big projects and Drive)
Local footprint	`colab_local_footprint`, `colab_local_cleanup` (see Where things live)

Typical flows:

Interactive: colab_ensure_session(gpu="T4") → colab_notebook_create → add cells → colab_notebook_run_cell one by one (variables persist) → read outputs → colab_stop.
Batch: colab_upload_dir → colab_job_start("python -u train.py") → poll colab_job_logs → colab_download_dir → colab_stop.

Google Drive projects and notebooks are a separate, opt-in feature (below). Deliberately not included anywhere: sign-in through a tool, colab auth, repl, console, ssh, edit. They are interactive and cannot work through a tool call.

Security model

Local paths are confined to COLAB_MCP_WORKDIR. ../, absolute paths and symlinks that escape are rejected before anything runs.
Secrets never reach the model. COLAB_MCP_ENV_FILE points to a local NAME=value file. The model only passes names (secrets=["OPENROUTER_API_KEY"]); values go to the kernel with --env and are scrubbed from every result. Known limit: while the command runs, the value is visible to other local users in the process list, because the CLI takes it as an argument.
No shell. The CLI is run with an argument list. Session names, GPU types, package specifiers and job ids are validated. Everything user-controlled that is embedded in code for the VM goes through repr().
Folder transfers are guarded. Uploads skip .git, caches, symlinks and likely secrets (.env, *.pem, *.key…); downloads reject archives with paths that escape the target (zip-slip) or exceed a size limit.
No hard deletes on your computer. colab_notebook_delete moves the file to .colab-mcp-trash/. colab_rm only touches the VM and refuses root-like paths.
Output is clipped to COLAB_MCP_MAX_OUTPUT characters, and terminal colour codes (tracebacks) are stripped.
Code you run executes on Google's machines under your account and spends your compute units. Stop sessions you no longer need.

Big projects and Drive on the VM

For big datasets, checkpoints or results that must survive the session, mount Google Drive on the VM. This is separate from the optional "Drive notebooks" feature below and uses the Colab CLI's own sign-in.

Mount it from the chat, no terminal. colab_drive_mount_start runs the official colab drivemount in a pseudo-terminal (the CLI itself never opens a browser; it only prints a link and waits for Enter), opens Google's approval page in your browser. The link is not repeated in the chat (it contains your account e-mail); it is only returned if the browser could not be opened or with show_link=true. You click Allow (the agent never sees credentials or codes) and tell the agent; colab_drive_mount_finish then sends the Enter the CLI was waiting for and colab_drive_status confirms. Only https://*.google.com links are ever opened, a pending mount is killed after 15 minutes, and there is at most one per session. If you prefer, colab drivemount -s SESSION in a terminal still works. Mounting gives code running on that VM access to your whole Drive (Colab cannot scope it); only mount when you need it and stop the session afterwards.
The agent calls colab_drive_project_dir("my-project"), which creates /content/drive/MyDrive/Colab-MCP/my-project and returns the path. Datasets, checkpoints and outputs go there.
Stop the session when done. Files in that Drive folder remain; everything else on the VM is lost.

Guardrail: the file tools (colab_upload*, colab_download*, colab_ls, colab_rm) refuse any Drive path outside `/content/drive/MyDrive/Colab-MCP/` (folder name configurable with COLAB_MCP_DRIVE_PROJECTS), including .., relative and case tricks. colab_drive_status never lists your files.

Residual risk, stated plainly: once Drive is mounted, *any code that runs on the VM* (colab_exec, colab_run, jobs, notebook cells) can read and change all of your Drive; the path guard only covers this server's file tools, and it cannot see symlinks created on the VM. Mount only when you need it, review the code you run, and stop the session afterwards.

Where things live (and how little stays on your computer)

Where	What	Why
The Colab VM disk (about 200 GB free observed on a T4 ⚠️ not guaranteed)	Datasets, training, anything heavy	Fast, free, gone when the session stops
Drive, folder `Colab-MCP/ /`	Notebooks and results that must persist	Survives sessions; the only part of Drive this tool can see
Your computer	Almost nothing: a temporary working copy while you edit a notebook	Auto-cleaned (below)

Local footprint rules (footprint.py):

Transfer zips are removed right after use and swept after 1 hour; saved plots after 2 days (COLAB_MCP_IMAGE_DAYS); locally "deleted" notebooks after 7 days (COLAB_MCP_TRASH_DAYS, 0 = keep); working copies of Drive notebooks after 24 h (COLAB_MCP_DRIVE_COPY_HOURS, 0 = keep) and immediately when you save. The sweep runs when the server starts and on colab_local_cleanup.
Only files inside .colab-mcp/ and .colab-mcp-trash/ are ever removed. Symlinks are not followed. Your own notebooks and data are never touched.
Guards before downloads: at least COLAB_MCP_MIN_FREE_GB (default 5) must stay free on the disk and the working folder may not exceed COLAB_MCP_WORKDIR_MAX_GB (default 20, 0 = no cap). colab_local_footprint shows the numbers. Keep big data on the VM or in Drive and download only results.

Google Drive: projects and notebooks (opt-in)

Off by default. With COLAB_MCP_DRIVE=1 (the installer sets it when you set Drive up) these tools appear, and only these:

Tool	What it does
`drive_sign_in`	Opens a browser window on your computer where you click Allow. No code or token ever passes through the chat
`drive_project_create` / `drive_project_list`	One folder per Colab project inside `Colab-MCP`. Folders can be created, never deleted or renamed
`drive_notebook_create`	Creates a notebook (empty starter, or a local `.ipynb` with outputs stripped), optionally inside a project
`drive_notebook_list`	Lists the notebooks this server created
`drive_notebook_open` / `drive_notebook_save`	Download a notebook to a temporary local copy, edit it with the `colab_notebook_*` tools, write the content back to the same file. Saving removes the local copy
`drive_notebook_delete`	Moves one of them to the Drive trash (never permanent)

Layout in your Drive: Colab-MCP/ / .ipynb. The Google permission (drive.file) only reaches files and folders this app created, so your existing "Colab Notebooks" folder and everything else stay invisible to it.

A skill that keeps the agent to exactly this lives in skills/colab-drive-notebooks/SKILL.md: copy that folder to ~/.claude/skills/ (Claude Code) or add it as a skill in your client.

Who is responsible for what

Nobody shares credentials. Each user signs in themselves, and the token lives only on their own disk. You choose once between two OAuth clients (below); this project never sees your token. The model never sees a sign-in link, code or token.

Quick start (every user)

From PyPI:

uvx --from colab-cli-mcp colab-cli-mcp-drive login     # asks once how you want to sign in, remembers it, signs you in

claude mcp add colab-cli -e COLAB_MCP_WORKDIR="$HOME/colab-work" -e COLAB_MCP_DRIVE=1 -- uvx colab-cli-mcp

From a clone of this repository, bash install.sh asks "Set up Drive now?", runs the one-time choice below, and registers the server with the Drive tools enabled. Manually:

git clone https://github.com/amgallego8/Colab-MCP ~/Colab-MCP && cd ~/Colab-MCP

uv sync uv run colab-cli-mcp-drive login # same login, run from the clone

login walks you through creating your own Google Cloud "Desktop app" client (about 10 minutes, once, free; steps below). When you give it the path of the JSON you downloaded it stores it for you (0600). You answer to Google for your project. After that, signing in is just: a link opens in your browser, you click Allow, done. There is no code to paste.

No shared one-click client is shipped yet. If this repository reaches 1,000 stars, the

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Colab-MCP (unofficial)

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

Häufige Fragen

Alternativen

Agent-Native Calendar

Excel MCP Server

MCP Server for Excel

README vom Entwickler

Colab-MCP

Quick start

Status

Tools (42 + 8 optional Drive tools)

Security model

Big projects and Drive on the VM

Where things live (and how little stays on your computer)

Google Drive: projects and notebooks (opt-in)

Who is responsible for what

Quick start (every user)