MCP 代码执行器

MCP 代码执行器是一个 MCP 服务器，允许 LLM 在指定的 Conda 环境中执行 Python 代码。这使得 LLM 能够运行代码，并访问 Conda 环境中定义的库和依赖项。

<a href="https://glama.ai/mcp/servers/45ix8xode3"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/45ix8xode3/badge" alt="Code Executor MCP server" /></a>

特性

• 执行来自 LLM 提示的 Python 代码
• 在指定的 Conda 环境中运行代码
• 可配置的代码存储目录

前提条件

• 已安装 Node.js
• 已安装 Conda
• 已创建所需的 Conda 环境

设置

1. 克隆此仓库：

git clone https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor.git

2. 导航到项目目录：

cd mcp_code_executor

3. 安装 Node.js 依赖项：

npm install

4. 构建项目：

npm run build

配置

要配置 MCP 代码执行器服务器，请将以下内容添加到您的 MCP 服务器配置文件中：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
        "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
      }
    }
  }
}

替换占位符：

• /path/to/mcp_code_executor 替换为您克隆此仓库的绝对路径
• /path/to/code/storage 替换为您希望存储生成代码的目录
• your-conda-env 替换为您希望代码在其中运行的 Conda 环境的名称

用法

配置完成后，MCP 代码执行器将允许 LLM 通过在指定的 CODE_STORAGE_DIR 中生成文件并在 CONDA_ENV_NAME 定义的 Conda 环境中运行它来执行 Python 代码。

LLM 可以通过在其提示中引用此 MCP 服务器来生成和执行代码。

贡献

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许可证

本项目根据 MIT 许可证获得许可。