MCP Python 执行器

一个 Model Context Protocol (MCP) 服务器，用于执行 Python 代码并管理 Python 包。

功能

• 带有安全约束的Python代码执行
• 安装和管理Python包
• 预配置常用的软件包
• 资源监控和限制
• 健康检查和指标
• 结构化日志

配置

该服务器可以通过 MCP 设置中的环境变量进行配置：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

环境变量

• PREINSTALLED_PACKAGES：启动时安装的Python包的空格分隔列表
• MAX_MEMORY_MB：每个执行的最大内存限制（默认值：512）
• EXECUTION_TIMEOUT_MS：最大执行时间，以毫秒为单位（默认值：30000）
• MAX_CONCURRENT_EXECUTIONS：最大并发执行数（默认值：5）
• LOG_LEVEL：日志级别（debug|info|error，默认：info）
• LOG_FORMAT：日志格式（json|text，默认：json）

可用工具

1. execute_python

执行Python代码并返回结果。

interface ExecutePythonArgs {
  code?: string;          // 要执行的Python代码（内联）
  scriptPath?: string;    // 现有Python脚本文件的路径（代码的替代方案）
  inputData?: string[];   // 可选输入数据
}

示例：

// 带内联代码的例子
{
  "code": "print('Hello, World!!')\nfor i in range(3): print(i)",
  "inputData": ["optional", "input", "data"]
}

// 带脚本路径的例子
{
  "scriptPath": "/path/to/your_script.py",
  "inputData": ["optional", "input", "data"]
}

2. install_packages

安装Python包。

interface InstallPackagesArgs {
  packages: string[];
}

示例：

// 示例：安装多个软件包
{
  "packages": ["numpy", "pandas", "matplotlib", "scikit-learn"]
}

// 示例：安装单个软件包
{
  "packages": ["requests"]
}