MCP Python 実行

Name: mcp-run-python
Author: pydantic

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=auto deno 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())