Dean Wyatte

机器学习和数据科学工作流本质上是迭代的。你加载数据、探索模式、构建模型，并根据结果细化方法。但传统 AI 助手在交互之间丢失上下文，迫使你反复重新加载数据并重新建立上下文——让数据密集的开发又慢又贵。

MCP Jupyter 服务器通过让像 goose 这样的 AI 智能体直接与你的 Jupyter 笔记本一起工作来解决这个问题，在交互之间保持持久记忆和状态，同时让 AI 通过代码执行而不是原始数据传输与你的数据交互。