Jupyter MCP Server

连接我的 Jupyter 环境，打开 sales_analysis.ipynb，执行所有单元，并总结关键销售趋势与异常点。

已执行的笔记本结果、关键数据结论，以及对异常波动的简要说明。

在当前 Notebook 中读取 dataframe 变量，绘制按月份分组的收入折线图和品类占比饼图，并解释主要发现。

可直接展示的图表、对应代码，以及对趋势和结构变化的文字解读。

打开 model_experiment.ipynb，训练其中的分类模型，输出准确率、召回率和混淆矩阵，并给出改进建议。

模型训练执行结果、评估指标与图表，以及下一步优化方向建议。