Este MCP permite a los modelos de lenguaje ejecutar código Python de forma segura en entornos Docker aislados. Soporta la ejecución de código, captura stdout, graficado con Matplotlib y actualizaciones en tiempo real a través de SSE, asegurando la seguridad y eficiencia durante las tareas de ejecución de código.
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Creado por:
Apr 28 2025
Este MCP permite a los modelos de lenguaje ejecutar código Python de forma segura en entornos Docker aislados. Soporta la ejecución de código, captura stdout, graficado con Matplotlib y actualizaciones en tiempo real a través de SSE, asegurando la seguridad y eficiencia durante las tareas de ejecución de código.
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¿Qué es Python Sandbox MCP Server?
El servidor Python Sandbox MCP facilita la ejecución segura de código Python dentro de contenedores Docker aislados, optimizados para la interacción con modelos de lenguaje. Soporta la ejecución estándar de código junto con la captura de stdout, generación de imágenes PNG para gráficos y mantenimiento de entornos de sandbox seguros a través de contenedores Docker Snekbox. El servidor integra comunicación en tiempo real usando Eventos Enviados por el Servidor, permitiendo retroalimentación inmediata de las salidas de código y visualizaciones. También proporciona opciones de configuración completas, incluyendo la configuración del identificador del servidor, el punto de enlace API de Snekbox y los directorios de almacenamiento temporal. Adecuado para desarrolladores de IA, investigadores y educadores, asegura una ejecución de código Python segura, escalable y en tiempo real para diversas aplicaciones, incluyendo herramientas educativas, entornos de prueba de IA y flujos de trabajo de análisis de datos dinámicos.
¿Quién usará Python Sandbox MCP Server?
- Desarrolladores de IA
- Investigadores trabajando con grandes modelos de lenguaje
- Educadores y estudiantes en programación
- Ingenieros de DevOps configurando entornos seguros de ejecución de código
¿Cómo usar Python Sandbox MCP Server?
- Paso 1: Clonar el repositorio desde GitHub.
- Paso 2: Instalar las dependencias usando el requirements.txt proporcionado.
- Paso 3: Descargar la imagen del contenedor Docker Snekbox.
- Paso 4: Ejecutar el contenedor Docker con los parámetros de seguridad apropiados.
- Paso 5: Configurar el servidor MCP para apuntar al punto final local de Snekbox.
- Paso 6: Iniciar el servidor MCP e interactuar a través de API o SDK.
Características y Beneficios Clave de Python Sandbox MCP Server
Las características principales
- Ejecutar código Python con captura de stdout
- Generar gráficos con Matplotlib como imágenes PNG
- Sandboxing seguro con contenedores Docker
- Comunicación en tiempo real de salida de código a través de SSE
- Entorno de servidor configurable
Los beneficios
- Asegura la ejecución segura del código Python
- Soporta visualizaciones para el análisis de datos
- Proporciona retroalimentación en tiempo real
- Aísla el entorno de código para la seguridad
- Fácil de configurar y personalizar
Principales Casos de Uso y Aplicaciones de Python Sandbox MCP Server
- Entornos de prueba de modelos de IA para ejecutar código Python de manera segura
- Plataformas educativas que demuestran codificación y graficado en Python
- Flujos de trabajo de análisis de datos que requieren entornos de sandbox
- Proyectos de investigación que necesitan ejecución segura de código
FAQs sobre Python Sandbox MCP Server
Desarrollador
- cloudywu0410
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