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mljar/mercury

Transforma um notebook Jupyter em um app web interativo e compartilhável, com widgets e reexecução reativa, sem precisar escrever código de frontend.

Alternativa open source a:Streamlit

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4
Último commit
há 13 dias

O que é?

Mercury é um framework Python para criar apps web interativos diretamente de notebooks. Widgets como campos de texto e seletores passam valores para o notebook, e, quando um widget muda, as células abaixo dele são reexecutadas — sem precisar escrever funções de callback. O layout já vem definido, então o app resultante mantém uma aparência consistente sem código de UI.

O projeto inclui um conjunto de widgets, um servidor independente, iniciado com o comando `mercury`, que disponibiliza todos os notebooks de um diretório como apps web, e uma extensão do JupyterLab que permite visualizar o app durante o desenvolvimento. Os apps podem ser protegidos por senha, personalizados por meio de um arquivo config.toml e executados com uma sessão compartilhada ou sessões independentes para cada pessoa que os acessa. O projeto também oferece suporte a interfaces de chat e UIs de agentes de IA, e pode ser implantado em um contêiner Docker.

A extensão de pré-visualização ao vivo funciona no JupyterLab e no MLJAR Studio, mas não no Google Colab nem no VS Code.

Recursos principais

  • 01Widgets interativos que reexecutam as células do notebook quando seus valores mudam.
  • 02Servidor independente que disponibiliza todos os notebooks de um diretório como apps web.
  • 03Extensão do JupyterLab para visualizar o app ao vivo durante o desenvolvimento.
  • 04Layout predefinido para manter a aparência dos apps consistente sem código de frontend.
  • 05Proteção por senha e opção de compartilhar sessões entre quem acessa o app.
  • 06Personalização do título, do rodapé e das miniaturas dos notebooks por meio de config.toml.

Casos de uso

  • Transformar um notebook de análise existente em um dashboard para colegas sem conhecimentos técnicos.
  • Criar uma interface de chat ou de agente de IA com base no código de um notebook.
  • Publicar relatórios de dados que os leitores podem ajustar usando controles de entrada.
  • Compartilhar notebooks didáticos com estudantes como apps executáveis.

Início rápido

  1. 1

    Instale o Mercury pelo PyPI

    pip install mercury
  2. 2

    Inicie o servidor no diretório onde estão seus notebooks

    mercury

Antes de usar

  • A prévia do app ao vivo funciona apenas no JupyterLab e no MLJAR Studio, não no Google Colab nem no VS Code.
  • A autenticação por usuário é uma opção paga; a opção gratuita usa uma senha compartilhada.

Em coleções

Tópicos

Perguntas frequentes

O que é mercury?
Transforma um notebook Jupyter em um app web interativo e compartilhável, com widgets e reexecução reativa, sem precisar escrever código de frontend. Mercury é um framework Python para criar apps web interativos diretamente de notebooks. Widgets como campos de texto e seletores passam valores para o notebook, e, quando um widget muda, as células abaixo dele são reexecutadas — sem precisar escrever funções de callback. O layout já vem definido, então o app resultante mantém uma aparência consistente sem código de UI.
mercury é gratuito? Qual é a licença?
mercury é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
mercury ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de mercury foi em 26 de out. de 2026.
Para que posso usar mercury?
Transformar um notebook de análise existente em um dashboard para colegas sem conhecimentos técnicos. Criar uma interface de chat ou de agente de IA com base no código de um notebook. Publicar relatórios de dados que os leitores podem ajustar usando controles de entrada. Compartilhar notebooks didáticos com estudantes como apps executáveis.
Como instalar mercury?
Instale o Mercury pelo PyPI: pip install mercury Inicie o servidor no diretório onde estão seus notebooks: mercury
Onde consigo mercury?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/mljar/mercury

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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