M

MCP Code Executor

MCP代碼執行器是一個允許LLM在指定Conda環境中執行Python代碼的服務器。
2.5分
70

什麼是MCP代碼執行器?

MCP代碼執行器是一個特殊的MCP服務器,它可以讓大語言模型(LLMs)運行Python代碼。代碼會在一個預定義的Conda環境中執行,確保所有需要的庫和依賴項都已安裝。

如何使用MCP代碼執行器?

通過配置MCP服務器,您可以輕鬆地讓大語言模型生成並執行Python代碼。只需幾步即可完成設置和使用。

適用場景

適用於需要運行Python代碼的項目,比如數據分析、機器學習模型訓練等。

主要功能

支持Python代碼執行允許用戶在指定的Conda環境中運行Python代碼。
可配置的代碼存儲目錄允許用戶自定義代碼文件的存儲位置。
多環境支持可以在不同的Conda環境中切換運行代碼。

優勢與侷限性

優勢
能夠在受控環境中安全運行代碼。
支持多種Python庫和依賴項。
易於集成到現有系統中。
侷限性
需要預先安裝Node.js和Conda。
可能需要一定的技術知識來配置服務器。

如何使用

克隆代碼倉庫
使用Git克隆MCP代碼執行器的代碼倉庫到本地。
安裝依賴
進入項目目錄後,安裝所需的Node.js依賴項。
構建項目
使用npm構建項目以準備運行。
配置服務器
編輯配置文件以指定代碼存儲目錄和Conda環境。
啟動服務器
啟動服務器以開始接收代碼執行請求。

使用案例

簡單數據分析生成並執行一個用於處理數據的小型Python腳本。
機器學習模型訓練在一個特定環境中訓練一個機器學習模型。

常見問題

是否需要安裝Node.js和Conda?
如何指定代碼存儲目錄?
如何切換不同的Conda環境?

相關資源

GitHub代碼倉庫
獲取MCP代碼執行器的源代碼。
MCP官方文檔
瞭解更多關於MCP的信息。
安裝
複製以下命令到你的Client進行配置
{
  "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"
      }
    }
  }
}
注意:您的密鑰屬於敏感信息,請勿與任何人分享。
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