Este servidor MCP permite la ejecución controlada de scripts de Python en entornos aislados, aprovechando uv para ejecutar fragmentos de código de forma segura y reproducible. Soporta la integración con LLMs y proporciona funcionalidades para la ejecución de scripts, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo de automatización que requieren la ejecución de código Python.
Añadido el:
Creado por:
Apr 23 2025
Este servidor MCP permite la ejecución controlada de scripts de Python en entornos aislados, aprovechando uv para ejecutar fragmentos de código de forma segura y reproducible. Soporta la integración con LLMs y proporciona funcionalidades para la ejecución de scripts, lo que lo hace adecuado para flujos de trabajo de automatización que requieren la ejecución de código Python.
Añadido el:
Created by:
Apr 23 2025
bimal
Destacados
¿Qué es python-interpreter-mcp?
El python-interpreter-mcp es un servidor MCP experimental diseñado para facilitar la ejecución de scripts de Python arbitrarios de una manera estructurada y reproducible. Usa uv para ejecutar scripts en subprocesos aislados, asegurando la gestión de dependencias y la seguridad. Su característica principal es la funcionalidad run_script, que acepta un fragmento de código Python y devuelve la salida stdout de la ejecución. Ideal para automatizar la ejecución de scripts de Python dentro de flujos de trabajo LLM más grandes, este MCP proporciona una manera simple pero poderosa de incorporar capacidades de ejecución de Python en varias aplicaciones, apoyando la integración con diferentes SDK y entornos.
¿Quién usará python-interpreter-mcp?
- Desarrolladores
- Practicantes de IA y ML
- Ingenieros de automatización
- Profesionales de investigación
- Integradores de sistemas
¿Cómo usar python-interpreter-mcp?
- Paso 1: Instalar el servidor MCP y las dependencias
- Paso 2: Configurar el servidor MCP con el entorno de uv y Python
- Paso 3: Enviar el código del script de Python a la función run_script
- Paso 4: Recibir la salida stdout con los resultados de la ejecución
- Paso 5: Integrar el MCP con LLMs o flujos de trabajo de automatización
Características y Beneficios Clave de python-interpreter-mcp
Las características principales
- run_script
Los beneficios
- Proporciona un entorno de ejecución de script aislado
- Soporta la automatización y la integración con LLMs
- Asegura la reproducibilidad de los scripts de Python
- Facilita la gestión de dependencias y la seguridad
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de python-interpreter-mcp
- Automatización de la ejecución de scripts de Python en flujos de trabajo LLM
- Ejecución de fragmentos de código aislados para pruebas o desarrollo
- Integración de scripting de Python en pipelines de automatización
- Uso educativo para la ejecución de código Python
- Experimentos de investigación que requieren ejecuciones controladas de scripts
FAQs sobre python-interpreter-mcp
Desarrollador
- bimalpaudels
También te puede gustar：
Herramientas de desarrollo
Una aplicación de escritorio para gestionar interacciones entre servidor y cliente con funcionalidades completas.
Un servidor Model Context Protocol para Eagle que gestiona el intercambio de datos entre la aplicación Eagle y las fuentes de datos.
Un cliente basado en chat que integra y utiliza varias herramientas MCP directamente dentro de un entorno de chat para aumentar la productividad.
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.
Un cliente SSH remoto que facilita el acceso seguro basado en proxy a los servidores MCP para la utilización de herramientas remotas.
Un servidor MCP basado en Spring que integra capacidades de IA para gestionar y procesar protocolos de comunicación de mods de Minecraft.
Un cliente MCP minimalista con funciones de chat esenciales, que admite múltiples modelos e interacciones contextuales.
Un servidor MCP seguro que permite a los agentes de IA interactuar con la aplicación Authenticator para obtener códigos 2FA y contraseñas.
Investigación y datos
Una implementación de servidor que admite el Protocolo de Contexto del Modelo, integrando las capacidades de IA industrial de CRIC.
Proporciona datos en tiempo real sobre el tráfico, la calidad del aire, el clima y los datos de bicicletas compartidas para la ciudad de Valencia en una plataforma unificada.
Una aplicación de React que demuestra la integración con Supabase a través de herramientas MCP y Tambo para el registro de componentes de UI.
Un cliente MCP que integra la API de Brave Search para búsquedas web, utilizando el protocolo MCP para una comunicación eficiente.
Un servidor de protocolo que permite la comunicación fluida entre Umbraco CMS y aplicaciones externas.
NOL integra LangChain y Open Router para crear un servidor MCP de múltiples clientes utilizando Next.js.
Conecta los LLM a Firebolt Data Warehouse para consultas autónomas, acceso a datos y generación de insights.
Un marco de cliente para conectar agentes de IA con servidores MCP, permitiendo el descubrimiento e integración de herramientas.
Spring Link facilita la vinculación y gestión de múltiples aplicaciones de Spring Boot de manera eficiente dentro de un entorno unificado.
Un cliente de código abierto para interactuar con múltiples servidores MCP, permitiendo un acceso fluido a las herramientas para Claude.
Chatbot de IA
Integra APIs, IA y automatización para mejorar dinámicamente las funcionalidades del servidor y del cliente.
Proporciona memoria a largo plazo para LLMs almacenando y recuperando información contextual a través de estándares MCP.
Un servidor avanzado de análisis de evidencia clínica que apoya la medicina de precisión y la investigación oncológica con opciones de búsqueda flexibles.
Una plataforma que recopila agentes A2A, herramientas, servidores y clientes para una comunicación y colaboración efectiva entre agentes.
Un chatbot basado en Spring para Cloud Foundry que se integra con servicios de IA, MCP y memGPT para capacidades avanzadas.
Un agente de IA que controla macOS utilizando herramientas a nivel de sistema operativo, compatible con MCP, facilitando la gestión del sistema a través de IA.
Biblioteca cliente de PHP que permite la interacción con servidores MCP a través de SSE, StdIO o procesos externos.
Una plataforma para gestionar y desplegar agentes autónomos, herramientas, servidores y clientes para tareas de automatización.
Habilita la interacción con potentes APIs de texto a voz y generación de video para la creación de contenido multimedia.
Un servidor MCP que proporciona acceso a la API de RedNote (XiaoHongShu, xhs) para una integración sin problemas.