MCP Server Colab Exec

Name: MCP Server Colab Exec
Author: pdwi2020

作者：pdwi2020版本 0.1.0i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.pdwi2020/mcp-server-colab-exec

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

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

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 其他

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

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

在终端中运行这条命令

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

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

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

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 pdwi2020 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“其他”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 32696 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 32696 个服务器的 2% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 32696 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

MCP Server Colab Exec 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.0）于9个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Python (uv)。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LexPact UK Contracts

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Spec Driven Development

作者：formulahendry

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

在你的电脑上运行★ 440MIT14个月前更新

安装

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

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

在云端运行★ 211前天更新

安装

LexPact UK Contracts

作者：Idadabhai

Generate UK-law contracts: NDA, service, freelance, recruiter terms of business, IR35.

在你的电脑上运行今天更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

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