デイトナ MCP インタープリター
一時的な Daytona サンドボックスで Python コード実行機能を提供するモデル コンテキスト プロトコル サーバー。
概要
Daytona MCPインタープリターは、ClaudeのようなAIアシスタントが安全で隔離された環境でPythonコードとシェルコマンドを実行できるようにします。モデルコンテキストプロトコル（MCP）標準を実装し、以下のツールを提供します。
サンドボックス環境での Python コード実行
シェルコマンドの実行
ファイル管理（アップロード/ダウンロード）
Gitリポジトリのクローン作成
実行中のサーバーのWebプレビュー生成
すべての実行は、使用後に自動的にクリーンアップされる一時的な Daytona ワークスペースで行われます。
Related MCP server: MCP Python Toolbox
インストール
まだインストールしていない場合は、uv をインストールします。
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh仮想環境を作成してアクティブ化します。
既存の env がある場合は、まずそれを非アクティブ化して削除します。
deactivate
rm -rf .venv新しい仮想環境を作成してアクティブ化します。
uv venv
source .venv/bin/activate(Windows の場合: .venv\Scripts\activate )
依存関係をインストールします:
uv add "mcp[cli]" pydantic python-dotenv "daytona-sdk>=0.10.5"注意：このプロジェクトにはdaytona-sdkバージョン0.10.5以降が必要です。それ以前のバージョンではFileSystem APIとの互換性がありません。
環境変数
適切に動作させるには、次の環境変数を設定します。
MCP_DAYTONA_API_KEY: Daytona認証に必要なAPIキーMCP_DAYTONA_SERVER_URL: サーバー URL (デフォルト: https://app.daytona.io/api )MCP_DAYTONA_TIMEOUT: リクエストタイムアウト（秒）（デフォルト: 180.0）MCP_DAYTONA_TARGET: ターゲット地域（デフォルト: eu）MCP_VERIFY_SSL: SSL検証を有効にする（デフォルト: false）
発達
サーバーを直接実行します。
uv run src/daytona_mcp_interpreter/server.pyまたは、UV がパスにない場合は、次のようにします。
/Users/USER/.local/bin/uv run ~LOCATION/daytona-mcp-interpreter/src/daytona_mcp_interpreter/server.pyMCP Inspector を使用してサーバーをテストします。
npx @modelcontextprotocol/inspector \
uv \
--directory . \
run \
src/daytona_mcp_interpreter/server.pyログを表示:
tail -f /tmp/daytona-interpreter.logClaude Desktopとの統合
Claude Desktop (またはその他の MCP 互換クライアント) で構成します。
MacOS の場合は、次のファイルを編集します: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows の場合は、次のファイルを編集します: %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デスクトップを再起動します
Daytona PythonインタープリタツールはClaudeで利用可能になります
利用可能なツール
シェルエグゼクティブ
Daytona ワークスペースでシェル コマンドを実行します。
# Example: List files
ls -la
# Example: Install a package
pip install pandasファイルのダウンロード
大きなファイルをスマートに処理して、Daytona ワークスペースからファイルをダウンロードします。
基本的な使用方法:
file_download(file_path="/path/to/file.txt")高度な使用法:
# 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")ファイルのアップロード
Daytonaワークスペースにファイルをアップロードします。テキストファイルとバイナリファイルの両方をサポートします。
基本的な使用方法:
# Upload a text file
file_upload(file_path="/workspace/example.txt", content="Hello, World!")高度な使用法:
# 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クローン
分析とコード実行のために、Git リポジトリを Daytona ワークスペースに複製します。
基本的な使用方法:
git_clone(repo_url="https://github.com/username/repository.git")高度な使用法:
# 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
)ウェブプレビュー
Daytona ワークスペース内で実行されている Web サーバーのプレビュー URL を生成します。
基本的な使用方法:
# Generate a preview link for a web server running on port 3000
web_preview(port=3000)高度な使用法:
# 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
)例：
# 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")