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uv環境を作って、JupyterをVS Codeで使う方法（ipykernel登録〜カーネル選択）

uv でプロジェクトを作り、その仮想環境を VS Code の Jupyter Notebook で使う手順をまとめました。
ipykernel のインストールから、VS Code 上でカーネルを選ぶまでをステップで説明します。公式ドキュメントをベースにした備忘録です。

この記事でわかること

  • uv で作った仮想環境を Jupyter で使う流れ
  • ipykernel の役割と、カーネル登録のコマンド
  • VS Code で Jupyter カーネルを選択する手順
  • カーネルが一覧に出ないときの確認方法

前提条件

開発環境

  • macOS Sequoia 15.5
  • VS Code
  • zsh 5.9 (arm64-apple-darwin24.0)

1. プロジェクトフォルダの作成

uv init projectname
cd projectname

2. uv で Jupyter（ipykernel）を入れてカーネルを登録する

uv add --dev ipykernel
uv run ipython kernel install --user --env VIRTUAL_ENV $(pwd)/.venv --name=KERNEL_NAME

KERNEL_NAME は任意の名前（例: my-uv-env）にしてください。

Jupyter をサーバーとしてローカルで起動したい場合は、次のようにします。

uv run --with jupyter jupyter lab

3. .ipynb ファイルを作成する

VS Code で Create: New Jupyter Notebook と入力して、新しい Jupyter ノートブックを作成します。

VS CodeでJupyterノートブックを新規作成

4. VS Code でカーネルを選ぶ

ノートブックを開いた状態で、右上のカーネル選択から 2 で登録したカーネル を選びます。

VS Codeでカーネルを選択

  • 一覧にない場合は 「その他のカーネルを選択」→「Jupyter Kernel」→ 作成したカーネル名 を選びます。

カーネル一覧で登録したカーネルを選択

カーネルが一覧に出ない場合

「その他のカーネルを選択」→「Jupyter Kernel」→ 自分の作成したカーネルを選択します。

その他のカーネルを選択してJupyter Kernelを選ぶ

5. 動作確認

ノートに次のコードを入れて実行し、どの venv が有効か確認できます。

import sys

print(f"Python version: {sys.version}")
print(f"Virtual environment: {sys.prefix}")

ノートの起動テスト

.venv のパスが表示されていれば、uv で作った環境が Jupyter で使えています。

環境確認（sys.version と sys.prefix）

うまくいかないとき

カーネルが一覧に表示されない

登録済みカーネルを確認します。

uv run jupyter kernelspec list

表示された KERNEL_NAME を、VS Code の「その他のカーネルを選択」から探します。

カーネルを削除したい

uv run jupyter kernelspec uninstall KERNEL_NAME

まとめ

  • uv で uv init したプロジェクトに ipykernel を入れ、ipython kernel install でカーネル登録すると、VS Code の Jupyter からその仮想環境を選べます。
  • カーネルが出てこないときは jupyter kernelspec list で登録名を確認し、VS Code 側で「Jupyter Kernel」から選び直すとよいです。

参考リンク