modelscope·@bazinga012/mcp_code_executor
允许大型语言模型(LLMs)在指定的 Conda 环境中执行 Python 代码,从而能够访问高效代码执行所需的相关库和依赖项。
MCP 代码执行器是一个 MCP 服务器,它允许 LLM 在指定的 Conda 环境中执行 Python 代码。这使得 LLM 能够运行具有访问在 Conda 环境中定义的库和依赖项的代码。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/45ix8xode3"><img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/45ix8xode3/badge" alt="代码执行器 MCP 服务器" /></a>
git clone https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor.git
cd mcp_code_executor
npm install
npm run build
要配置 MCP 代码执行器服务器,请将以下内容添加到您的 MCP 服务器配置文件中:
{
"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"
}
}
}
}
替换占位符:
/path/to/mcp_code_executor 替换为克隆此仓库的绝对路径/path/to/code/storage 替换为您希望存储生成代码的目录your-conda-env 替换为您希望代码在其内运行的 Conda 环境名称配置完成后,MCP 代码执行器将允许 LLM 通过在指定的 CODE_STORAGE_DIR 中生成文件并在 CONDA_ENV_NAME 定义的 Conda 环境中运行来执行 Python 代码。
LLM 可以通过在其提示中引用此 MCP 服务器来生成和执行代码。
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本项目根据 MIT 许可证发布。
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