MCP Server Colab Exec

Name: MCP Server Colab Exec
Author: pdwi2020

von pdwi2020Version 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.pdwi2020/mcp-server-colab-exec

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Execute Python code on Google Colab GPU runtimes (T4/L4) from any MCP client

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
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: Sonstiges

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).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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-exec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-colab-exec"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add colab-exec -- uvx mcp-server-colab-exec

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "colab-exec": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-colab-exec"
      ]
    }
  }
}

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-exec": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-server-colab-exec"
      ]
    }
  }
}

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.

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 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto pdwi2020 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 Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32599 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 32599 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32599 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 MCP Server Colab Exec 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 9 Monaten 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern

Installieren

Zendesk

von pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

Computer oder CloudAktualisiert heute

Installieren

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.

mcp-server-colab-exec

MCP server that allocates Google Colab GPU runtimes (T4/L4) and executes Python code on them. Lets any MCP-compatible AI assistant — Claude Code, Claude Desktop, Gemini CLI, Cline, and others — run GPU-accelerated code (CUDA, PyTorch, TensorFlow) without local GPU hardware.

Prerequisites

Python 3.10+
A Google account with access to Google Colab
On first run, a browser window opens for OAuth2 consent. The token is cached at ~/.config/colab-exec/token.json for subsequent runs.

Installation

pip install mcp-server-colab-exec

Or run directly with uvx:

uvx mcp-server-colab-exec

Configuration

Claude Code

Add to your project's .mcp.json or ~/.claude/.mcp.json:

"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }

Or via the CLI:

claude mcp add colab-exec mcp-server-colab-exec

Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json:

"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }

Gemini CLI

gemini mcp add colab-exec -- mcp-server-colab-exec

Tools

`colab_execute`

Execute inline Python code on a Colab GPU runtime.

Parameter	Type	Default	Description
`code`	string	—	Python code to execute (required)
`accelerator`	string	`"T4"`	GPU type: `"T4"` (free) or `"L4"` (premium)
`timeout`	int	`300`	Max execution time in seconds

Returns JSON with per-cell output, errors, and stderr.

`colab_execute_file`

Execute a local .py file on a Colab GPU runtime.

Parameter	Type	Default	Description
`file_path`	string	—	Path to a local `.py` file (required)
`accelerator`	string	`"T4"`	GPU type: `"T4"` (free) or `"L4"` (premium)
`timeout`	int	`300`	Max execution time in seconds

Security policy: file_path must be a .py file inside the current workspace (cwd).

`colab_execute_notebook`

Execute code and collect all generated artifacts (images, CSVs, models, etc.).

Parameter	Type	Default	Description
`code`	string	—	Python code to execute (required)
`output_dir`	string	—	Local directory for downloaded artifacts (required)
`accelerator`	string	`"T4"`	GPU type: `"T4"` (free) or `"L4"` (premium)
`timeout`	int	`300`	Max execution time in seconds

Artifacts are downloaded as a zip and extracted into output_dir. Zip members are validated before extraction to prevent path traversal and special-file writes.

Examples

Check GPU availability:

colab_execute(code="import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))")

Run nvidia-smi:

colab_execute(code="import subprocess; print(subprocess.run(['nvidia-smi'], capture_output=True, text=True).stdout)")

Train a model and download weights:

colab_execute_notebook(

code="import torch; model = torch.nn.Linear(10, 1); torch.save(model.state_dict(), '/tmp/model.pt')", output_dir="./outputs" )

Authentication

On first use, the server opens a browser window for Google OAuth2 consent. The access token and refresh token are cached at ~/.config/colab-exec/token.json. Subsequent runs use the cached token and refresh it automatically.

The OAuth2 client credentials are the same ones used by the official Google Colab VS Code extension (google.colab@0.3.0). They are intentionally public.

Troubleshooting

"GPU quota exceeded" — Colab has usage limits. Wait and retry, or use a different Google account.

"Timed out creating kernel session" — The runtime took too long to start. Retry — Colab sometimes has delays during peak usage.

"Authentication failed" — Delete ~/.config/colab-exec/token.json and re-authenticate.

OAuth browser window doesn't open — Ensure you're running in an environment with a browser. For headless servers, authenticate on a machine with a browser first and copy the token file.

License

MIT

MCP Server Colab Exec

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

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 Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Zendesk

README vom Entwickler

mcp-server-colab-exec

Prerequisites

Installation

Configuration

Claude Code

Claude Desktop

Gemini CLI

Tools

colab_execute

colab_execute_file

colab_execute_notebook

Examples

Authentication

Troubleshooting

License

`colab_execute`

`colab_execute_file`

`colab_execute_notebook`