MCP Code Executor

🚀 MCP コード実行器

MCP コード実行器は、大規模言語モデル (LLM) が指定された Conda 環境で Python コードを実行できるようにする MCP サーバーです。これにより、LLM は Conda 環境で定義されたライブラリや依存関係を持つコードを実行できます。

✨ 主な機能

• LLM のプロンプトから Python コードを実行できます。
• 指定された Conda 環境でコードを実行できます。
• コードの保存ディレクトリを設定できます。

🚀 クイックスタート

🔧 前提条件

• Node.js がインストールされていること
• Conda がインストールされていること
• 必要な Conda 環境が作成されていること

📦 インストール

1. このリポジトリをクローンします。

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

2. プロジェクトディレクトリに移動します。

cd mcp_code_executor

3. Node.js の依存関係をインストールします。

npm install

4. プロジェクトをビルドします。

npm run build

⚙️ 設定

MCP コード実行器サーバーを設定するには、MCP サーバー設定ファイルに以下の内容を追加します。

{
  "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"
      }
    }
  }
}

以下のプレースホルダーを置き換えてください。

• /path/to/mcp_code_executor：リポジトリをクローンした絶対パスに置き換えます。
• /path/to/code/storage：コードを保存したいディレクトリに置き換えます。
• your-conda-env：コードを実行する Conda 環境の名前に置き換えます。

💻 使用例

設定が完了すると、MCP コード実行器は LLM が指定された CODE_STORAGE_DIR ディレクトリにファイルを生成し、CONDA_ENV_NAME で定義された Conda 環境でコードを実行できるようになります。

LLM は、この MCP サーバーをプロンプトで参照することで、コードを生成して実行できます。