安全的本地 Python 执行器

一个 MCP 服务器（stdio 传输），它封装了 Hugging Face 的LocalPythonExecutor （来自smolagents框架）。它是一个自定义的 Python 运行时，在本地运行 LLM 生成的 Python 代码时提供基本的隔离/安全性。它不需要 Docker 或虚拟机。此包允许通过 MCP（模型上下文协议）将 Python 执行器公开为 LLM 应用（例如 Claude Desktop、Cursor 或任何其他兼容 MCP 的客户端）的工具。对于 Claude Desktop，此工具可以轻松添加缺少的代码解释器（ChatGPT 中已作为插件提供一段时间了）。

特征

• 公开run_python工具

• 与直接使用 Python eva()l相比，Python 代码的执行更安全

• 通过 Python venv 中的 uv 运行

• 不允许文件 I/O 操作

• 限制进口商品清单

  • 收藏品

  • 日期时间

  • 迭代工具

  • 数学

  • 队列

  • 随机的

  • 关于

  • 统计

  • 统计数据

  • 时间

  • unicode数据

安全

在你的机器上执行 LLM 生成的代码时要小心，远离通过命令行或使用eval()运行 Python 的 MCP 服务器。最安全的选择是使用虚拟机或 Docker 容器，尽管这需要一些设置工作，消耗资源/速度较慢。有一些第三方服务提供 Python 运行时，但它们需要注册、API 密钥等。

LocalPythonExecutor在直接使用本地 Python 环境（更易于设置）和在 Dokcer 容器或虚拟机/第三方服务中远程执行（更安全）之间提供了良好的平衡。Hugginng Face 团队投入了大量时间，创建了一个快速安全的选项，用于运行其代码代理使用的 LLM 生成的代码。此 MCP 服务器以此为基础构建：

为了增加第一层安全性，smolagents 中的代码执行并非由原生 Python 解释器执行。我们从头开始重新构建了一个更安全的 LocalPythonExecutor。

点击此处了解更多信息。

安装和执行

1. 安装uv （在 macOS 上brew install uv或者使用官方文档）

2. 克隆 repo，更改目录cd mcp_safe_local_python_executor

3. 可以通过命令行uv run mcp_server.py启动服务器，venv 将自动创建，依赖项（smollagents、mcp）将被安装

配置 Claude 桌面

1. 确保已安装 Claude for Desktop（从claude.ai下载）

2. 编辑 Claude for Desktop 配置文件：

   • macOS： ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

   • Windows： %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

   • 或者打开 Claude Desktop -> 设置 -> 开发者 -> 点击“编辑配置”按钮

3. 添加以下配置：

4. 重启 Claude 桌面版

5. Python 执行器工具现在将在 Claude 中可用（您将在消息输入字段中看到锤子图标）

示例提示

配置完成后，您可以使用如下提示：

• “使用 Python 计算 5 的阶乘”

• “创建一个 100 以内的素数列表”

• “解这个方程（使用 Python）：x^2 + 5x + 6 = 0”

发展

克隆仓库。使用uv创建 venv，安装开发依赖项，运行测试：