Ce MCP permet aux modèles linguistiques d'exécuter du code Python en toute sécurité dans des environnements Docker isolés. Il prend en charge l'exécution de code, la capture stdout, le traçage Matplotlib et les mises à jour en temps réel via SSE, garantissant sécurité et efficacité lors des tâches d'exécution de code.
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Apr 28 2025
Ce MCP permet aux modèles linguistiques d'exécuter du code Python en toute sécurité dans des environnements Docker isolés. Il prend en charge l'exécution de code, la capture stdout, le traçage Matplotlib et les mises à jour en temps réel via SSE, garantissant sécurité et efficacité lors des tâches d'exécution de code.
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cloudywu0410
Vedettes
Qu'est-ce que Python Sandbox MCP Server ?
Le serveur Python Sandbox MCP facilite l'exécution sécurisée de code Python dans des conteneurs Docker isolés, optimisés pour l'interaction avec des modèles linguistiques. Il prend en charge l'exécution de code standard ainsi que la capture stdout, la génération d'images PNG pour les graphiques et le maintien d'environnements de bac à sable sécurisés grâce aux conteneurs Docker Snekbox. Le serveur intègre une communication en temps réel utilisant des événements envoyés par le serveur, permettant un retour immédiat des sorties de code et des visualisations. Il fournit également des options de configuration complètes, y compris la définition de l'identifiant du serveur, l'API Snekbox ainsi que les répertoires de stockage temporaires. Convient aux développeurs d'IA, chercheurs et éducateurs, il garantit une exécution sécurisée, évolutive et en temps réel de code Python pour diverses applications, y compris les outils éducatifs, les environnements de test d'IA et les flux de travail d'analyse de données dynamique.
Qui va utiliser Python Sandbox MCP Server ?
- Développeurs d'IA
- Chercheurs travaillant avec de grands modèles linguistiques
- Éducateurs et étudiants en programmation
- Ingénieurs DevOps configurant des environnements d'exécution de code sécurisés
Comment utiliser Python Sandbox MCP Server ?
- Étape 1 : Cloner le dépôt depuis GitHub.
- Étape 2 : Installer les dépendances à l'aide du fichier requirements.txt fourni.
- Étape 3 : Tirer l'image du conteneur Docker Snekbox.
- Étape 4 : Exécuter le conteneur Docker avec des paramètres de sécurité appropriés.
- Étape 5 : Configurer le serveur MCP pour pointer vers le point de terminaison Snekbox local.
- Étape 6 : Démarrer le serveur MCP et interagir via API ou SDK.
Caractéristiques et Avantages Clés de Python Sandbox MCP Server
Les fonctionnalités principales
- Exécuter du code Python avec capture stdout
- Générer des graphiques avec Matplotlib sous forme d'images PNG
- Bac à sable sécurisé avec des conteneurs Docker
- Communication en temps réel des sorties de code via SSE
- Environnement de serveur configurable
Les avantages
- Assure une exécution sécurisée du code Python
- Prend en charge les visualisations pour l'analyse de données
- Fournit un retour d'information en temps réel
- Isoler l'environnement de code pour la sécurité
- Facile à configurer et à personnaliser
Principaux Cas d'Utilisation et Applications de Python Sandbox MCP Server
- Environnements de test de modèles d'IA pour exécuter du code Python en toute sécurité
- Plateformes éducatives démontrant la programmation Python et le traçage
- Flux de travail d'analyse de données nécessitant des environnements de bac à sable
- Projets de recherche nécessitant une exécution sécurisée de code
FAQs sur Python Sandbox MCP Server
Développeur
- cloudywu0410
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