Исполнитель кода MCP

MCP Code Executor — это сервер MCP, который позволяет LLM выполнять код Python в указанной среде Python. Это позволяет LLM запускать код с доступом к библиотекам и зависимостям, определенным в среде.

Функции

Выполнение кода Python из подсказок LLM
Запустить код в указанной среде (Conda, virtualenv или UV virtualenv)
Устанавливайте зависимости при необходимости
Проверьте, установлены ли уже пакеты
Динамически настраивать среду во время выполнения
Настраиваемый каталог хранения кода

Предпосылки

Node.js установлен
Один из следующих вариантов:
- Conda установлена с созданием желаемой среды Conda
- Виртуальное окружение Python
- УФ виртуальное окружение

Настраивать

Клонируйте этот репозиторий:

git clone https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor.git

Перейдите в каталог проекта:

cd mcp_code_executor

Установите зависимости Node.js:

npm install

Создайте проект:

npm run build

Конфигурация

Чтобы настроить сервер MCP Code Executor, добавьте следующее в файл конфигурации серверов MCP:

Использование Node.js

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js" 
      ],
      "env": {
        "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
        "ENV_TYPE": "conda",
        "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
      }
    }
  }
}

Использование Докера

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp-code-executor"
      ]
    }
  }
}

Примечание: Dockerfile был протестирован только с типом среды venv-uv. Другие типы среды могут потребовать дополнительной настройки.

Переменные среды

Требуемые переменные

CODE_STORAGE_DIR : Каталог, в котором будет сохранен сгенерированный код.

Тип среды (выберите одну настройку)

Для Конды:
- ENV_TYPE : Установить значение conda
- CONDA_ENV_NAME : Имя используемой среды Conda
Для стандартного Virtualenv:
- ENV_TYPE : Установить venv
- VENV_PATH : Путь к каталогу virtualenv
Для UV Virtualenv:
- ENV_TYPE : Установить venv-uv
- UV_VENV_PATH : Путь к каталогу UV virtualenv

Доступные инструменты

MCP Code Executor предоставляет следующие инструменты для LLM:

1. `execute_code`

Выполняет код Python в настроенной среде.

{
  "name": "execute_code",
  "arguments": {
    "code": "import numpy as np\nprint(np.random.rand(3,3))",
    "filename": "matrix_gen"
  }
}

2. `install_dependencies`

Устанавливает пакеты Python в среду.

{
  "name": "install_dependencies",
  "arguments": {
    "packages": ["numpy", "pandas", "matplotlib"]
  }
}

3. `check_installed_packages`

Проверяет, установлены ли уже пакеты в среде.

{
  "name": "check_installed_packages",
  "arguments": {
    "packages": ["numpy", "pandas", "non_existent_package"]
  }
}

4. `configure_environment`

Динамически изменяет конфигурацию среды.

{
  "name": "configure_environment",
  "arguments": {
    "type": "conda",
    "conda_name": "new_env_name"
  }
}

5. `get_environment_config`

Получает текущую конфигурацию среды.

{
  "name": "get_environment_config",
  "arguments": {}
}

Использование

После настройки MCP Code Executor позволит LLM выполнять код Python, генерируя файл в указанном CODE_STORAGE_DIR и запуская его в настроенной среде.

LLM могут генерировать и выполнять код, ссылаясь на этот сервер MCP в своих подсказках.

Обратная совместимость

Этот пакет поддерживает обратную совместимость с более ранними версиями. Пользователи предыдущих версий, которые указали только среду Conda, продолжат работать без каких-либо изменений в своей конфигурации.

Внося вклад

Вклады приветствуются! Пожалуйста, откройте тему или отправьте запрос на извлечение.

Лицензия

Данный проект лицензирован по лицензии MIT.

MCP Code Executor

Integrations