Un servidor MCP que proporciona un entorno interactivo Python REPL (bucle de lectura-evaluación-impresión).
El servidor proporciona acceso al historial de sesiones REPL:
Esquema de URI repl:// personalizado para acceder al historial de sesiones
El historial de cada sesión se puede ver como un recurso de texto sin formato.
El historial muestra el código de entrada y la salida correspondiente para cada ejecución
El servidor implementa una herramienta:
python_repl : ejecuta código Python en una sesión persistente
Toma code (código Python para ejecutar) y session_id como argumentos requeridos
Mantiene un estado separado para cada sesión
Admite tanto expresiones como declaraciones.
Captura y devuelve la salida stdout/stderr
Related MCP server: Django Shell MCP Server
En MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json En Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
Para preparar el paquete para su distribución:
Sincronizar dependencias y actualizar archivo de bloqueo:
uv syncDistribuciones de paquetes de compilación:
uv buildEsto creará distribuciones de origen y de rueda en el directorio dist/ .
Publicar en PyPI:
uv publishNota: Deberás configurar las credenciales de PyPI a través de variables de entorno o indicadores de comando:
Token: --token o UV_PUBLISH_TOKEN
O nombre de usuario/contraseña: --username / UV_PUBLISH_USERNAME y --password / UV_PUBLISH_PASSWORD
Dado que los servidores MCP se ejecutan en stdio, la depuración puede ser complicada. Para una experiencia óptima, recomendamos usar el Inspector MCP .
Puede iniciar el Inspector MCP a través de npm con este comando:
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/python_local run python-localAl iniciarse, el Inspector mostrará una URL a la que podrá acceder en su navegador para comenzar a depurar.
This server cannot be deployed
Build Apps and run code in 30 languages — sandboxed, with persistent sessions for agent loops.
Run Python code from natural language prompts, with optional PyPI package install.
A persistent Linux computer for your AI: what it installs and writes survives the session.
Run Python code in a secure sandbox without local setup. Declare inline dependencies and execute s…
