Skip to main content
Glama

mcp-run-python

Official
by pydantic

MCP Запустить Python

Модель сервера Context Protocol для запуска кода Python в «песочнице».

Код выполняется с использованием Pyodide в Deno и поэтому изолирован от остальной части операционной системы.

Полную документацию смотрите по

Сервер можно запустить с установленным deno с помощью:

deno run \ -N -R=node_modules -W=node_modules --node-modules-dir=auto \ jsr:@pydantic/mcp-run-python [stdio|sse|warmup]

где:

  • -N -R=node_modules -W=node_modules (псевдоним --allow-net --allow-read=node_modules --allow-write=node_modules ) разрешает сетевой доступ и доступ на чтение и запись к ./node_modules . Они необходимы для того, чтобы pyodide мог загружать и кэшировать стандартную библиотеку и пакеты Python

  • --node-modules-dir=auto сообщает deno использовать локальный каталог node_modules

  • stdio запускает сервер с транспортом Stdio MCP — подходит для локального запуска процесса как подпроцесса

  • sse запускает сервер с транспортом SSE MCP — запуск сервера как HTTP-сервера для локального или удаленного подключения

  • warmup запустит минимальный скрипт Python для загрузки и кэширования стандартной библиотеки Python. Это также полезно для проверки корректности работы сервера.

Вот пример использования @pydantic/mcp-run-python с PydanticAI:

from pydantic_ai import Agent from pydantic_ai.mcp import MCPServerStdio import logfire logfire.configure() logfire.instrument_mcp() logfire.instrument_pydantic_ai() server = MCPServerStdio('deno', args=[ 'run', '-N', '-R=node_modules', '-W=node_modules', '--node-modules-dir=auto', 'jsr:@pydantic/mcp-run-python', 'stdio', ]) agent = Agent('claude-3-5-haiku-latest', mcp_servers=[server]) async def main(): async with agent.run_mcp_servers(): result = await agent.run('How many days between 2000-01-01 and 2025-03-18?') print(result.output) #> There are 9,208 days between January 1, 2000, and March 18, 2025.w if __name__ == '__main__': import asyncio asyncio.run(main())
-
security - not tested
-
license - not tested
-
quality - not tested

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pydantic/pydantic-ai'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server