MCP Safe Local Python Executor

🚀 安全本地Python実行器

このサーバーは、MCPプロトコル（stdio転送）を使用して、smolagents フレームワークのLocalPythonExecutor をラップしています。これはカスタムPythonランタイムで、LLMが生成したコードをローカルで実行する際に基本的な隔離と安全性を提供します。Dockerや仮想マシンは必要ありません。このパッケージを使用すると、MCP（モデルコンテキストプロトコル）を介して、Python実行器をClaude Desktop、CursorなどのMCP互換クライアントにツールとして公開できます。Claude Desktopでは、このツールを使用することで、ChatGPTにはすでにあるコードインタープリター機能を簡単に追加できます。

✨ 主な機能

• run_pythonツールを提供します。
• Pythonのeval()を直接使用するよりも安全にコードを実行します。
• uvを通じてPython仮想環境で実行します。
• ファイルの入出力操作は許可されていません。
• インポート可能なモジュールが制限されています。
  • collections
  • datetime
  • itertools
  • math
  • queue
  • random
  • re
  • stat
  • statistics
  • time
  • unicodedata

🔒 安全性

LLMが生成したコードを自分のマシンで実行する際は注意が必要です。コマンドラインやeval()を使用してPythonを実行するMCPサーバーからは離れてください。最も安全な選択肢は、VMやDockerコンテナを使用することですが、これには設定に手間がかかります。また、サードパーティのサービスもPythonランタイムを提供していますが、登録やAPIキーが必要です。

LocalPythonExecutorは、直接ローカルのPython環境を使用する（設定が簡単）と、Dockerコンテナ、仮想マシン、サードパーティサービスでのリモート実行（より安全）の間で、良好なバランスを提供します。Hugging Faceチームは、コードエージェント用に、より安全なローカルPython実行器を最初から構築するのに多くの時間を費やしました。

最初のセキュリティ層を強化するために、smolagentsではコードの実行に元のPythonインタープリターを使用していません。より安全なLocalPythonExecutorを最初から再構築しました。

詳細はこちらを参照してください。

📦 インストール

1. uvをインストールします（例：macOSの場合はbrew install uv、または公式ドキュメントを参照）。
2. リポジトリをクローンし、ディレクトリに移動します：cd mcp_safe_local_python_executor。
3. コマンドラインからサーバーを起動します：uv run mcp_server.py。これにより、自動的に仮想環境が作成され、依存関係（smollagents、mcp）がインストールされます。

🛠️ Claude Desktopの設定

このMCPサーバーを使用するには、Claude Desktopを以下の手順で設定します。

1. Claude Desktopの設定を開きます。
2. 「実験」セクションで「カスタムMCPサーバー」を有効にします。
3. MCP_SERVER_ADDRESSをhttp://localhost:5000に設定します。
4. Claude Desktopを起動します。

💻 使用例

基本的な使用法

# 必要な依存関係をインストールします
pip install uvicorn fastapi

# mcp_server.pyという名前の新しいファイルを作成し、以下の内容を追加します
from fastapi import FastAPI
from fastapi.staticfiles import StaticFiles

app = FastAPI()
static_files = StaticFiles(directory=".")
app.mount("/static", static_files)

@app.get("/")
async def root():
    return {"message": "MCPサーバーが起動しました"}

サーバーの起動

uvicorn mcp_server:app --reload

サーバーを起動したら、http://localhost:5000にアクセスして、MCPサーバーをテストできます。