MCP Python 実行
サンドボックス内で Python コードを実行するためのモデル コンテキスト プロトコルサーバー。
コードはDeno内でPyodideを使用して実行されるため、オペレーティング システムの残りの部分から分離されます。
完全なドキュメントについては、
denoをインストールした状態でサーバーを実行するには、次のコマンドを使用します。
deno run \
-N -R=node_modules -W=node_modules --node-modules-dir=auto \
jsr:@pydantic/mcp-run-python [stdio|sse|warmup]
どこ：
-N -R=node_modules -W=node_modules（--allow-net --allow-read=node_modules --allow-write=node_modulesのエイリアス）は、./node_modulesへのネットワークアクセスと読み取り/書き込みアクセスを許可します。これらは、pyodide が Python 標準ライブラリとパッケージをダウンロードしてキャッシュするために必要です。--node-modules-dir=autodeno にローカルのnode_modulesディレクトリを使用するように指示します。stdioStdio MCPトランスポートを使用してサーバーを実行します。プロセスをローカルでサブプロセスとして実行するのに適しています。sseSSE MCPトランスポートを使用してサーバーを実行します。サーバーをHTTPサーバーとして実行し、ローカルまたはリモートで接続します。warmup、Python標準ライブラリをダウンロードしてキャッシュするための最小限のPythonスクリプトを実行します。これは、サーバーが正しく動作しているかどうかを確認するのにも役立ちます。
PydanticAI で@pydantic/mcp-run-python使用する例を次に示します。
from pydantic_ai import Agent
from pydantic_ai.mcp import MCPServerStdio
import logfire
logfire.configure()
logfire.instrument_mcp()
logfire.instrument_pydantic_ai()
server = MCPServerStdio('deno',
args=[
'run',
'-N',
'-R=node_modules',
'-W=node_modules',
'--node-modules-dir=auto',
'jsr:@pydantic/mcp-run-python',
'stdio',
])
agent = Agent('claude-3-5-haiku-latest', mcp_servers=[server])
async def main():
async with agent.run_mcp_servers():
result = await agent.run('How many days between 2000-01-01 and 2025-03-18?')
print(result.output)
#> There are 9,208 days between January 1, 2000, and March 18, 2025.w
if __name__ == '__main__':
import asyncio
asyncio.run(main())