Skip to main content
Glama
pydantic

mcp-run-python

Official
by pydantic

MCP 파이썬 실행

샌드박스에서 Python 코드를 실행하기 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

이 코드는 DenoPyodide를 사용하여 실행되므로 운영 체제의 나머지 부분과 격리됩니다.

전체 문서는 https://ai.pydantic.dev/mcp/run-python/에서 확인하세요.

다음을 사용하여 deno 설치하여 서버를 실행할 수 있습니다.

지엑스피1

어디:

  • -N -R=node_modules -W=node_modules ( --allow-net --allow-read=node_modules --allow-write=node_modules 의 별칭)는 네트워크 접근 및 ./node_modules 에 대한 읽기+쓰기 접근을 허용합니다. 이는 pyodide가 Python 표준 라이브러리와 패키지를 다운로드하고 캐시하는 데 필요합니다.

  • --node-modules-dir=auto 는 deno에게 로컬 node_modules 디렉토리를 사용하도록 지시합니다.

  • stdioStdio MCP 전송을 사용하여 서버를 실행합니다. 이는 로컬에서 하위 프로세스로 프로세스를 실행하는 데 적합합니다.

  • sseSSE MCP 전송을 사용하여 서버를 실행합니다. 즉, 로컬 또는 원격으로 연결하기 위해 서버를 HTTP 서버로 실행합니다.

  • warmup Python 표준 라이브러리를 다운로드하고 캐시하는 최소한의 Python 스크립트를 실행합니다. 이는 서버가 정상적으로 작동하는지 확인하는 데에도 유용합니다.

다음은 PydanticAI와 함께 @pydantic/mcp-run-python 사용하는 예입니다.

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())
-
license - not tested
-
quality - not tested
A
maintenance

Maintenance

Maintainers
9hResponse time
2dRelease cycle
177Releases (12mo)
Issues opened vs closed

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pydantic/pydantic-ai'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server