プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Colab-MCP (unofficial)

作者:amgallego8バージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.amgallego8/colab-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 文書・表計算・事務作業

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: COLAB_MCP_WORKDIR, COLAB_MCP_DRIVE

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

  • 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).

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント amgallego8 で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの3600件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの3600件のうち57%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの3600件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Colab-MCP (unofficial)は安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは24 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Agent-Native Calendar

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

作者:BuilderIO広く使われている★ 76202 か月前更新

クラウドで動く

Excel MCP Server

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

作者:haris-musa広く使われている↓ 5万/週★ 42768 日前更新

パソコンで動く

MCP Server for Excel

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

作者:sbroenne成長中↓ 4321/週★ 8475 日前更新

パソコンで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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)

AreaTools
Runtimescolab_new, colab_ensure_session, colab_sessions, colab_status, colab_runtime_info, colab_restart_kernel, colab_url, colab_usage, colab_stop, colab_install
Run codecolab_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 jobscolab_job_start, _status, _logs, _cancel, _list
Filescolab_upload, colab_download, colab_upload_dir, colab_download_dir, colab_ls, colab_rm, colab_log
Drive on the VMcolab_drive_status, colab_drive_mount_start, colab_drive_mount_finish, colab_drive_project_dir (see *Big projects and Drive*)
Local footprintcolab_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.

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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)

WhereWhatWhy
The Colab VM disk (about 200 GB free observed on a T4 ⚠️ not guaranteed)Datasets, training, anything heavyFast, free, gone when the session stops
Drive, folder `Colab-MCP/ /`Notebooks and results that must persistSurvives sessions; the only part of Drive this tool can see
Your computerAlmost nothing: a temporary working copy while you edit a notebookAuto-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:

ToolWhat it does
drive_sign_inOpens a browser window on your computer where *you* click Allow. No code or token ever passes through the chat
drive_project_create / drive_project_listOne folder per Colab project inside Colab-MCP. Folders can be created, never deleted or renamed
drive_notebook_createCreates a notebook (empty starter, or a local .ipynb with outputs stripped), optionally inside a project
drive_notebook_listLists the notebooks *this server* created
drive_notebook_open / drive_notebook_saveDownload 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_deleteMoves 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

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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