데이토나 MCP 통역사
임시 Daytona 샌드박스에서 Python 코드 실행 기능을 제공하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.
개요
Daytona MCP Interpreter는 Claude와 같은 AI 비서가 안전하고 격리된 환경에서 Python 코드와 셸 명령을 실행할 수 있도록 지원합니다. Model Context Protocol(MCP) 표준을 구현하여 다음과 같은 도구를 제공합니다.
- 샌드박스 환경에서의 Python 코드 실행
- 쉘 명령 실행
- 파일 관리(업로드/다운로드)
- Git 저장소 복제
- 실행 중인 서버를 위한 웹 미리보기 생성
모든 실행은 사용 후 자동으로 정리되는 임시 Daytona 작업 공간에서 이루어집니다.
설치
- 아직 uv를 설치하지 않았다면 설치하세요:
지엑스피1
- 가상 환경을 만들고 활성화합니다.
기존 env가 있는 경우 먼저 비활성화하고 제거하세요.
새로운 가상 환경을 만들고 활성화하세요.
uv venv
source .venv/bin/activate
(Windows의 경우: .venv\Scripts\activate )
- 종속성 설치:
uv add "mcp[cli]" pydantic python-dotenv "daytona-sdk>=0.10.5"
참고: 이 프로젝트에는 daytona-sdk 버전 0.10.5 이상이 필요합니다. 이전 버전은 호환되지 않는 파일 시스템 API를 가지고 있습니다.
환경 변수
적절한 작동을 위해 다음 환경 변수를 구성하세요.
MCP_DAYTONA_API_KEY : Daytona 인증에 필요한 API 키MCP_DAYTONA_SERVER_URL : 서버 URL(기본값: https://app.daytona.io/api )MCP_DAYTONA_TIMEOUT : 요청 시간 초과(초) (기본값: 180.0)MCP_DAYTONA_TARGET : 대상 지역(기본값: eu)MCP_VERIFY_SSL : SSL 검증 활성화(기본값: false)
개발
서버를 직접 실행합니다.
uv run src/daytona_mcp_interpreter/server.py
또는 uv가 경로에 없는 경우:
/Users/USER/.local/bin/uv run ~LOCATION/daytona-mcp-interpreter/src/daytona_mcp_interpreter/server.py
MCP Inspector를 사용하여 서버를 테스트하세요.
npx @modelcontextprotocol/inspector \
uv \
--directory . \
run \
src/daytona_mcp_interpreter/server.py
로그 보기:
tail -f /tmp/daytona-interpreter.log
Claude Desktop과 통합
- Claude Desktop(또는 다른 MCP 호환 클라이언트)에서 구성:
MacOS에서는 다음을 편집합니다. ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows에서는 다음을 편집합니다. %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"daytona-interpreter": {
"command": "/Users/USER/.local/bin/uv",
"args": [
"--directory",
"/Users/USER/dev/daytona-mcp-interpreter",
"run",
"src/daytona_mcp_interpreter/server.py"
],
"env": {
"PYTHONUNBUFFERED": "1",
"MCP_DAYTONA_API_KEY": "api_key",
"MCP_DAYTONA_SERVER_URL": "api_server_url",
"MCP_DAYTONA_TIMEOUT": "30.0",
"MCP_VERIFY_SSL": "false",
"PATH": "/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"
}
}
}
}
- Claude Desktop을 다시 시작하세요
- Daytona Python 인터프리터 도구는 Claude에서 사용할 수 있습니다.
사용 가능한 도구
셸 실행
Daytona 작업 공간에서 셸 명령을 실행합니다.
# Example: List files
ls -la
# Example: Install a package
pip install pandas
파일 다운로드
대용량 파일을 스마트하게 처리하여 Daytona 작업 공간에서 파일을 다운로드합니다.
기본 사용법:
file_download(file_path="/path/to/file.txt")
고급 사용법:
# Set custom file size limit
file_download(file_path="/path/to/large_file.csv", max_size_mb=10.0)
# Download partial content for large files
file_download(file_path="/path/to/large_file.csv", download_option="download_partial", chunk_size_kb=200)
# Convert large file to text
file_download(file_path="/path/to/large_file.pdf", download_option="convert_to_text")
# Compress file before downloading
file_download(file_path="/path/to/large_file.bin", download_option="compress_file")
# Force download despite size
file_download(file_path="/path/to/large_file.zip", download_option="force_download")
파일 업로드
Daytona 작업 공간에 파일을 업로드합니다. 텍스트 파일과 바이너리 파일을 모두 지원합니다.
기본 사용법:
# Upload a text file
file_upload(file_path="/workspace/example.txt", content="Hello, World!")
고급 사용법:
# Upload a text file with specific path
file_upload(
file_path="/workspace/data/config.json",
content='{"setting": "value", "enabled": true}'
)
# Upload a binary file using base64 encoding
import base64
with open("local_image.png", "rb") as f:
base64_content = base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8')
file_upload(
file_path="/workspace/images/uploaded.png",
content=base64_content,
encoding="base64"
)
# Upload without overwriting existing files
file_upload(
file_path="/workspace/important.txt",
content="New content",
overwrite=False
)
Git 복제
분석 및 코드 실행을 위해 Git 저장소를 Daytona 작업 공간에 복제합니다.
기본 사용법:
git_clone(repo_url="https://github.com/username/repository.git")
고급 사용법:
# Clone a specific branch
git_clone(
repo_url="https://github.com/username/repository.git",
branch="develop"
)
# Clone to a specific directory with full history
git_clone(
repo_url="https://github.com/username/repository.git",
target_path="my_project",
depth=0 # 0 means full history
)
# Clone with Git LFS support for repositories with large files
git_clone(
repo_url="https://github.com/username/large-files-repo.git",
lfs=True
)
웹 미리보기
Daytona 작업 공간 내에서 실행되는 웹 서버에 대한 미리보기 URL을 생성합니다.
기본 사용법:
# Generate a preview link for a web server running on port 3000
web_preview(port=3000)
고급 사용법:
# Generate a preview link with a descriptive name
web_preview(
port=8080,
description="React Development Server"
)
# Generate a link without checking if server is running
web_preview(
port=5000,
check_server=False
)
예:
# First run a simple web server using Python via the shell
shell_exec(command="python -m http.server 8000 &")
# Then generate a preview link for the server
web_preview(port=8000, description="Python HTTP Server")