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jupyterhub/jupyter-server-proxy

Extensión de Jupyter Server que ejecuta aplicaciones web externas, como RStudio o Code Server, junto a un servidor de notebooks y las ofrece mediante rutas autenticadas.

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¿Qué es?

Jupyter Server Proxy permite que un servidor de notebooks inicie procesos externos arbitrarios, como RStudio, Shiny Server, Syncthing, PostgreSQL o Code Server, y exponga sus interfaces web en rutas como /rstudio, junto a /lab. El acceso pasa por la autenticación del servidor de Jupyter, por lo que los usuarios pueden acceder a estas herramientas sin abrir puertos independientes.

Se usa principalmente con JupyterHub o Binder, donde se puede iniciar a los usuarios directamente en interfaces web ajenas a Jupyter, como RStudio, Shiny u OpenRefine. Incluye una extensión de JupyterLab que añade botones de inicio para los procesos de servidor registrados.

El proyecto también permite que el JavaScript del frontend de extensiones de notebook o JupyterLab llame a las API web de procesos locales a través del servidor. La documentación del proyecto recomienda asegurarse de que no se pueda acceder directamente al proceso mediante proxy; por ejemplo, ejecutando el servidor dentro de un contenedor.

Funciones clave

  • 01Hace de proxy para servicios web iniciados como procesos externos, en rutas junto a la interfaz del notebook.
  • 02Aplica la autenticación del servidor de Jupyter al acceso web a través del proxy.
  • 03Incluye una extensión de JupyterLab que añade botones de inicio para los servidores registrados.
  • 04Se puede instalar con pip o conda-forge.
  • 05Funciona con implementaciones de JupyterHub y Binder.

Casos de uso

  • Iniciar RStudio o Shiny para usuarios de una implementación de JupyterHub.
  • Dar a los usuarios de notebooks acceso a herramientas web como OpenRefine o Code Server.
  • Permitir que las extensiones de JupyterLab llamen a la API web de un proceso local, como hace dask-labextension.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala el paquete de Python con pip

    pip install jupyter-server-proxy
  2. 2

    O instálalo desde conda-forge

    conda install -c conda-forge jupyter-server-proxy

Antes de usarlo

  • Los procesos que pasan por el proxy deben protegerse por separado, ya que otros usuarios pueden acceder a ellos directamente si no se restringe el acceso a la red, por ejemplo, ejecutándolos dentro de un contenedor.

Temas

#jupyter#jupyterhub#proxy#notebook#binder#python#jupyter-notebook

Preguntas frecuentes

¿Qué es jupyter-server-proxy?
Extensión de Jupyter Server que ejecuta aplicaciones web externas, como RStudio o Code Server, junto a un servidor de notebooks y las ofrece mediante rutas autenticadas. Jupyter Server Proxy permite que un servidor de notebooks inicie procesos externos arbitrarios, como RStudio, Shiny Server, Syncthing, PostgreSQL o Code Server, y exponga sus interfaces web en rutas como /rstudio, junto a /lab. El acceso pasa por la autenticación del servidor de Jupyter, por lo que los usuarios pueden acceder a estas herramientas sin abrir puertos independientes.
¿jupyter-server-proxy es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
jupyter-server-proxy es open source bajo la licencia BSD-3-Clause. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿jupyter-server-proxy sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de jupyter-server-proxy fue el 2 nov 2026.
¿Para qué puedo usar jupyter-server-proxy?
Iniciar RStudio o Shiny para usuarios de una implementación de JupyterHub. Dar a los usuarios de notebooks acceso a herramientas web como OpenRefine o Code Server. Permitir que las extensiones de JupyterLab llamen a la API web de un proceso local, como hace dask-labextension.
¿Cómo se instala jupyter-server-proxy?
Instala el paquete de Python con pip: pip install jupyter-server-proxy O instálalo desde conda-forge: conda install -c conda-forge jupyter-server-proxy
¿Dónde consigo jupyter-server-proxy?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/jupyterhub/jupyter-server-proxy

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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