colab-cli-mcp
Enables MCP clients to execute Python code on Google Colab GPU/TPU runtimes via the official Colab CLI, with session, file, and package management capabilities.
README
colab-cli-mcp
Google 公式の google-colab-cli をラップした
リモート MCP サーバーです。ブラウザ・ws://localhost・SSH トンネルを一切使わずに、
Notion AI などの MCP クライアントから Colab の GPU/TPU ランタイムで Python を実行できます。
Notion AI ──HTTPS(OAuth)──▶ colab-cli-mcp ──subprocess──▶ colab CLI ──HTTPS──▶ Colab runtime
MCP ツール
| ツール | 対応する CLI | 説明 |
|---|---|---|
create_session(session, gpu, tpu) |
colab new |
ランタイム作成(gpu: T4/L4/G4/H100/A100、tpu: v5e1/v6e1、無指定は CPU) |
list_sessions() |
colab sessions |
セッション一覧(runtime token は返しません) |
session_status(session) |
colab status |
状態確認 |
stop_session(session) |
colab stop |
ランタイム解放 |
restart_kernel(session) |
colab restart-kernel |
カーネル再起動 |
run_code(code, session, timeout) |
colab exec -f |
Python コード実行 |
install_packages(packages, session) |
colab install |
pip インストール |
list_files(path, session) |
colab ls |
VM 上のファイル一覧 |
read_remote_file(remote_path) |
colab download |
VM 上のテキストを取得 |
write_remote_file(remote_path, content) |
colab upload |
VM 上にテキストを書き込み |
download_to_workspace / upload_workspace_file |
colab download / upload |
大きい/バイナリファイル用 |
remove_remote_file(path, session) |
colab rm |
ファイル削除 |
mount_drive(path, session) |
colab drivemount |
Google Drive マウント |
session_log(session, lines, event_type) |
colab log |
実行履歴 |
session_notebook_url(session) |
colab url |
同じ VM にブラウザから接続する URL |
cli_version() |
colab version |
CLI バージョン |
repl / console / edit / ssh / pay / update は対話専用なので意図的に除外しています。
2 層の認証
- MCP クライアント → 本サーバー:
--auth token|none|google|github|oidc - 本サーバー → Colab: Colab CLI 自身の
--colab-auth oauth2|adc
1. MCP 側(Notion AI から繋ぐ)
colab-cli-mcp \
--transport http --host 0.0.0.0 --port 8080 --path /mcp \
--auth google \
--base-url https://colab-mcp.example.com \
--oauth-client-id xxxxx.apps.googleusercontent.com \
--oauth-client-secret GOCSPX-xxxxx \
--allowed-identity a24.be8a@g.chuo-u.ac.jp
Google Cloud Console のリダイレクト URI には <base-url>/auth/callback を登録します。
公開が必要なエンドポイント: /mcp, /.well-known/oauth-authorization-server,
/.well-known/oauth-protected-resource/mcp, /authorize, /token, /register,
/consent, /auth/callback。
警告:
--allowed-identityを省略すると、OAuth を通った 任意の Google アカウントが あなたの Colab で任意コードを実行できます。必ず自分のアドレス(または@domain)を指定してください。
2. Colab CLI 側(ヘッドレスサーバーでの初回認証)
CLI はブラウザなしでも認証できます(auth.py の remote flow / token_usage=remote)。
サーバー上で 1 回だけ手で実行してトークンを作ります。
# コンテナ内で 1 回だけ
docker compose run --rm colab-cli-mcp sh -c "colab sessions"
# → 表示された URL を手元のブラウザで開き、
# 表示された認可コードを貼り付ける(~/.config/colab-cli/token.json に保存)
ADC を使う場合は --colab-auth adc にして、
gcloud auth application-default login \
--scopes=openid,https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email,https://www.googleapis.com/auth/colaboratory
~/.config/colab-cli/ と workspace は 必ず volume で永続化してください(compose 済み)。
Docker
export COLAB_CLI_MCP_BASE_URL=https://colab-mcp.example.com
export COLAB_CLI_MCP_OAUTH_CLIENT_ID=...
export COLAB_CLI_MCP_OAUTH_CLIENT_SECRET=...
export COLAB_CLI_MCP_ALLOWED_IDENTITY=you@example.com
docker compose up -d --build
TLS は Caddy / nginx / Cloudflare Tunnel などで前段終端してください。
環境変数
COLAB_CLI_MCP_ + TRANSPORT / HOST / PORT / PATH / AUTH / AUTH_TOKEN(csv) /
BASE_URL / OAUTH_CLIENT_ID / OAUTH_CLIENT_SECRET / OAUTH_SCOPE(csv) /
OAUTH_REDIRECT_PATH / OAUTH_NO_CONSENT / OIDC_CONFIG_URL / ALLOWED_IDENTITY(csv) /
EXECUTABLE / COLAB_AUTH / COLAB_OAUTH_CONFIG / COLAB_STATE / WORKSPACE
設計上のポイント
- ローカル FS のサンドボックス: upload/download のローカル側は workspace 配下に限定(
..は拒否)。 - セッション単位のロック: Colab カーネルは同時 1 リクエストなので
asyncio.Lockで直列化。 - 秘密情報の非公開:
sessions.jsonのtoken(runtime proxy token)はツール出力から除去。 - 出力の正規化: rich の枠線・ANSI・アップデートバナーを除去してから返す。
- 既知の上流バグ: 長時間実行は google-colab-cli#14
(80 秒で無応答)の影響を受ける可能性があります。
run_codeのtimeoutは余裕を持たせてください。
開発
uv sync
uv run ruff check . && uv run ruff format --check .
uv run pytest -q
Recommended Servers
playwright-mcp
A Model Context Protocol server that enables LLMs to interact with web pages through structured accessibility snapshots without requiring vision models or screenshots.
Magic Component Platform (MCP)
An AI-powered tool that generates modern UI components from natural language descriptions, integrating with popular IDEs to streamline UI development workflow.
Audiense Insights MCP Server
Enables interaction with Audiense Insights accounts via the Model Context Protocol, facilitating the extraction and analysis of marketing insights and audience data including demographics, behavior, and influencer engagement.
VeyraX MCP
Single MCP tool to connect all your favorite tools: Gmail, Calendar and 40 more.
graphlit-mcp-server
The Model Context Protocol (MCP) Server enables integration between MCP clients and the Graphlit service. Ingest anything from Slack to Gmail to podcast feeds, in addition to web crawling, into a Graphlit project - and then retrieve relevant contents from the MCP client.
Kagi MCP Server
An MCP server that integrates Kagi search capabilities with Claude AI, enabling Claude to perform real-time web searches when answering questions that require up-to-date information.
E2B
Using MCP to run code via e2b.
Neon Database
MCP server for interacting with Neon Management API and databases
Exa Search
A Model Context Protocol (MCP) server lets AI assistants like Claude use the Exa AI Search API for web searches. This setup allows AI models to get real-time web information in a safe and controlled way.
Qdrant Server
This repository is an example of how to create a MCP server for Qdrant, a vector search engine.