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python-repl-mcp

一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的 Python REPL 服务器,支持多会话管理、代码执行、历史记录回放和包安装。给 AI 装上一个 Python 解释器,配合任意 Python 库即可扩展无限能力。

功能特性

  • 多会话管理 - 创建、列出、重置、删除独立的 Python 执行会话

  • 进程级隔离 - 每个会话运行在独立的 worker 进程中,互不干扰

  • 代码执行 - 在指定会话中执行 Python 代码,自动捕获 stdout/stderr

  • 文件执行 - 直接在会话中执行 Python 文件

  • 表达式求值 - 自动检测最后一条语句是否为表达式并返回其值(类似 IPython)

  • 超时控制 - 可设置 timeout 参数限制执行时间,超时自动终止并重启 worker

  • 执行历史 - 带编号的代码块格式输出,支持 Python 切片索引

  • 历史回放 - 重置运行时并从历史中重新执行代码

  • 历史导出 - 将完整执行记录(代码+输出)导出到文件

  • 脚本导出 - 将历史代码(仅代码)保存为 .py 文件

  • 运行时重置 - 终止 worker 进程并启动新进程,保留历史记录

  • 包安装 - 通过 pip 安装 Python 包

  • 多通信方式 - 通过环境变量切换 stdio / SSE / Streamable HTTP 传输

Related MCP server: MCP Code Mode

安装

pip install python-repl-mcp

MCP 配置

.kiro/settings/mcp.json~/.kiro/settings/mcp.json 中添加:

使用 Python 启动(推荐)

直接运行在当前 Python 环境中,可以访问本机已安装的所有包。

{
  "mcpServers": {
    "python-repl": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "python_repl_mcp"],
      "disabled": false
    }
  }
}

使用 uvx 启动

无需预先安装,uvx 会自动下载并运行。但注意 uvx 会创建临时隔离的虚拟环境,本机已安装的库在其中不可用,需通过 install_package 工具重新安装。

{
  "mcpServers": {
    "python-repl": {
      "command": "uvx",
      "args": ["python-repl-mcp"],
      "disabled": false
    }
  }
}

环境变量

变量名

说明

可选值

默认值

MCP_TRANSPORT

MCP 通信方式

stdio, sse, streamable-http

stdio

MCP_HOST

HTTP 模式绑定地址

任意 IP 地址

127.0.0.1

MCP_PORT

HTTP 模式绑定端口

任意端口号

8000

MCP_HOSTMCP_PORT 仅在 MCP_TRANSPORTssestreamable-http 时生效。

示例:使用 SSE 模式

{
  "mcpServers": {
    "python-repl": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "python_repl_mcp"],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "sse",
        "MCP_HOST": "0.0.0.0",
        "MCP_PORT": "8080"
      },
      "disabled": false
    }
  }
}

索引规则

所有接受 start/end 参数的工具,均遵循 标准 Python 切片 约定:

  • 0-based — 第一个代码块索引为 0

  • 半开区间 [start, end) — start 包含,end 不包含

  • 负数索引-1 表示最后一个,-2 表示倒数第二个

  • None 默认值start=None 从头开始,end=None 到末尾

  • 越界自动截断 — 不会报错,同 Python 切片行为

示例(假设有 5 个代码块):

参数

效果

等价 Python

start=0, end=2

前 2 个块

lst[0:2]

start=-1

最后 1 个块

lst[-1:]

start=-2

最后 2 个块

lst[-2:]

start=1, end=-1

去掉首尾

lst[1:-1]

不传参数

全部

lst[:]

注意:输出中显示的编号 [1], [2], [3] 是 1-based 的人类可读编号,API 参数使用 0-based 索引。

工具列表

create_session

创建一个新的 Python REPL 会话。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

自定义会话ID,不提供则自动生成

list_sessions

列出所有活跃的会话及其元数据(session_id、created_at、history_count、alive)。

reset_session

重置会话的命名空间和执行历史,会话本身保留。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

要重置的会话ID

reset_run_context

终止当前 worker 进程并启动新进程,提供全新的 Python 解释器环境。历史记录保留。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

要重置的会话ID

delete_session

永久删除一个会话及其所有数据。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

要删除的会话ID

run_code

在指定会话中执行 Python 代码。支持两种模式:直接提供代码,或从历史记录中提取代码执行。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

执行代码的会话ID

code

string

要执行的 Python 代码(不提供则从历史中提取)

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引(Python 切片规则)

timeout

integer

执行超时秒数,默认不超时

run_file

在指定会话中执行一个 Python 文件。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

执行文件的会话ID

path

string

Python 文件路径

timeout

integer

执行超时秒数,默认不超时

rerun_code

重置运行时环境,从历史记录中重新执行代码。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

会话ID

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引(Python 切片规则)

timeout

integer

每个代码块的超时秒数

get_history

获取会话的执行历史。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

要查看的会话ID

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引(Python 切片规则)

输出示例:

[1] a = 1
[2] a
1
[3] b
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'b' is not defined

delete_history

删除指定范围的历史记录。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

会话ID

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引,不传则删除 start 处的单个代码块

export_history

将执行历史(代码+输出)导出到文件。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

会话ID

path

string

保存路径(如 'history.txt')

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引(Python 切片规则)

save_script

将历史代码(仅代码,不含输出)导出为 Python 脚本文件。

参数

类型

必填

说明

session_id

string

会话ID

path

string

保存路径(如 'output.py')

start

integer

起始索引(Python 切片规则)

end

integer

结束索引(Python 切片规则)

install_package

通过 pip 安装 Python 包到当前环境,安装后所有会话可用。

参数

类型

必填

说明

package_name

string

包名(如 'numpy', 'pandas==2.0.0')

使用示例

1. create_session(session_id="demo")

2. run_code(session_id="demo", code="import math\nresult = math.sqrt(144)\nresult")
   → [1] import math
         result = math.sqrt(144)
         result
     12.0

3. run_code(session_id="demo", code="result + 1")
   → [2] result + 1
     13.0

4. run_file(session_id="demo", path="/my/project/utils.py")
   → [3] exec('utils.py')
     Loaded 5 utility functions.

5. get_history(session_id="demo")
   → [1] import math
         result = math.sqrt(144)
         result
     12.0

     [2] result + 1
     13.0

     [3] exec('utils.py')
     Loaded 5 utility functions.

6. get_history(session_id="demo", start=-1)
   → [3] exec('utils.py')
     Loaded 5 utility functions.

7. export_history(session_id="demo", path="history.txt")
   → History exported to 'history.txt'

8. save_script(session_id="demo", path="demo.py")
   → Script saved to 'demo.py'

9. reset_run_context(session_id="demo")
10. delete_session(session_id="demo")

项目结构

python-repl-mcp/
├── pyproject.toml
├── README.md
└── python_repl_mcp/
    ├── __init__.py
    ├── __main__.py
    ├── server.py      # MCP 服务器:会话管理、工具定义
    └── worker.py      # Worker 进程:代码执行引擎

开发

# 克隆项目
git clone https://github.com/miloira/python-repl-mcp.git
cd python-repl-mcp

# 开发模式安装
pip install -e .

# 运行服务器
python -m python_repl_mcp

发布

pip install build twine
python -m build
twine upload dist/*

设计理念

相比传统的固定 Skill/Tool,python-repl-mcp 的优势在于:

  • 万能扩展pip install 任意库 + 丢一份文档 = 新能力上线

  • 零开发成本 — 不需要写 tool schema,Python 能做的事它都能做

  • 有状态交互 — 变量持久化,像真的在写代码一样逐步探索

  • 灵活组合 — 一段代码搞定复杂编排,无需多个 tool 串联

A
license - permissive license
-
quality - not tested
B
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

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