MCP Python Executor

🚀 MCP Python 実行器

Model Context Protocol (MCP) サーバーで、Pythonコードを実行し、Pythonパッケージを管理するためのものです。

✨ 主な機能

• セキュリティ制約付きのPythonコード実行
• Pythonパッケージのインストールと管理
• 一般的なソフトウェアパッケージの事前構成
• リソースの監視と制限
• ヘルスチェックと指標
• 構造化ログ

📦 インストール

このサーバーは、MCP設定内の環境変数を使用して構成できます。

{
  "mcpServers": {
    "mcp-python-executor": {
      "command": "node",
      "args": ["path/to/python-executor/build/index.js"],
      "env": {
        "PREINSTALLED_PACKAGES": "numpy pandas matplotlib scikit-learn",
        "MAX_MEMORY_MB": "512",
        "EXECUTION_TIMEOUT_MS": "30000",
        "MAX_CONCURRENT_EXECUTIONS": "5",
        "LOG_LEVEL": "info",
        "LOG_FORMAT": "json"
      }
    }
  }
}

環境変数

💻 使用例

1. execute_python

Pythonコードを実行し、結果を返します。

interface ExecutePythonArgs {
  code?: string;          // 実行するPythonコード（インライン）
  scriptPath?: string;    // 既存のPythonスクリプトファイルのパス（コードの代替手段）
  inputData?: string[];   // オプションの入力データ
}

基本的な使用法

// インラインコードの例
{
  "code": "print('Hello, World!!')\nfor i in range(3): print(i)",
  "inputData": ["optional", "input", "data"]
}

高度な使用法

// スクリプトパスを使用する例
{
  "scriptPath": "/path/to/your_script.py",
  "inputData": ["optional", "input", "data"]
}

2. install_packages

Pythonパッケージをインストールします。

interface InstallPackagesArgs {
  packages: string[];
}

基本的な使用法

// 例：複数のパッケージをインストールする
{
  "packages": ["numpy", "pandas", "matplotlib", "scikit-learn"]
}

高度な使用法

// 例：単一のパッケージをインストールする
{
  "packages": ["requests"]
}