Skywork.ai - Skywork AI es una herramienta innovadora para aumentar la productividad utilizando IA.
Este MCP combina el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con el Protocolo de Servidor de Lenguaje (LSP) para ofrecer un entorno seguro y aislado para el desarrollo de Python, la automatización y el análisis de algoritmos. Permite la ejecución de código, el análisis estático y características de código inteligentes mientras mantiene estrictos límites de seguridad, lo que lo hace ideal para la codificación y la investigación asistida por IA.
Añadido el:
Creado por:
Apr 27 2025
Este MCP combina el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) con el Protocolo de Servidor de Lenguaje (LSP) para ofrecer un entorno seguro y aislado para el desarrollo de Python, la automatización y el análisis de algoritmos. Permite la ejecución de código, el análisis estático y características de código inteligentes mientras mantiene estrictos límites de seguridad, lo que lo hace ideal para la codificación y la investigación asistida por IA.
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Aidan Pace
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¿Qué es Model Context Protocol (MCP) for Python?
Esta configuración MCP crea un entorno de contenedor altamente seguro y aislado que admite el desarrollo de Python con capacidades integradas de MCP y LSP. Permite la ejecución de código Python, análisis estático de código y características de inteligencia de código, como la autocompletación y el diagnóstico. El sistema aprovecha el MCP para facilitar la comunicación entre modelos de IA y entornos de ejecución de código, mientras que el LSP proporciona inteligencia de lenguaje. Incluye características para análisis de algoritmos, materiales educativos y comandos personalizados para optimizar el desarrollo asistido por IA, la automatización y la exploración segura de código en un entorno controlado.
¿Quién usará Model Context Protocol (MCP) for Python?
- Desarrolladores de Python
- Investigadores de IA
- Desarrolladores conscientes de la seguridad
- Instituciones educativas
- Investigadores de algoritmos
¿Cómo usar Model Context Protocol (MCP) for Python?
- Paso 1: Clona el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Configura secretos y configuraciones utilizando los scripts proporcionados.
- Paso 3: Construye la imagen de Docker/Podman a través de `make build`.
- Paso 4: Ejecuta el contenedor usando `make run`.
- Paso 5: Verifica el entorno con `make test`.
- Paso 6: Usa los comandos o scripts proporcionados para análisis o desarrollo de código.
Características y Beneficios Clave de Model Context Protocol (MCP) for Python
Las características principales
- Ejecución de código a través de MCP
- Análisis de código estático con LSP
- Análisis de complejidad de algoritmos
- Comandos personalizados de Claude para problemas de GitHub
- Entorno seguro y en contenedor
Los beneficios
- Entorno aislado seguro
- Permite codificación asistida por IA
- Soporta análisis complejos de algoritmos
- Combina MCP y LSP para una rica inteligencia de código
- Herramientas educativas y de desarrollo
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Model Context Protocol (MCP) for Python
- Codificación y análisis de Python seguros
- Revisión y depuración de código asistidas por IA
- Plataformas educativas para Claude y MCP
- Investigación sobre complejidad de algoritmos
- Corrección automática de problemas con comandos de Claude
FAQs sobre Model Context Protocol (MCP) for Python
Desarrollador
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Una imagen de Docker que alberga múltiples servidores MCP accesibles a través de un punto de entrada unificado con integración de supergateway.
Proporciona acceso a los saldos de cuentas de YNAB, transacciones y creación de transacciones a través del protocolo MCP.
Un servidor MCP rápido y escalable para gestionar operaciones de trading en tiempo real para múltiples clientes en Zerodha.
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Investigación y datos
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