このMCPは、Model Context Protocol（MCP）とLanguage Server Protocol（LSP）を組み合わせて、安全で隔離されたPython開発、自動化、アルゴリズム分析のための環境を提供します。コードの実行、静的解析、インテリジェントコード機能を可能にしながら厳格なセキュリティ境界を維持し、AIサポートによるコーディングと研究に最適です。
追加日：
作成者：
Apr 27 2025
このMCPは、Model Context Protocol（MCP）とLanguage Server Protocol（LSP）を組み合わせて、安全で隔離されたPython開発、自動化、アルゴリズム分析のための環境を提供します。コードの実行、静的解析、インテリジェントコード機能を可能にしながら厳格なセキュリティ境界を維持し、AIサポートによるコーディングと研究に最適です。
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Created by:
Apr 27 2025
Aidan Pace
フィーチャー
Model Context Protocol (MCP) for Pythonとは？
このMCPセットアップは、MCPとLSP機能が統合された、Python開発をサポートする非常に安全で隔離されたコンテナ環境を作成します。Pythonコードの実行、静的コード分析、および自動補完や診断といったコードインテリジェンス機能を提供します。このシステムは、AIモデルとコード実行環境間の通信を促進するためにMCPを活用し、LSPは言語インテリジェンスを提供します。アルゴリズム分析、教育資料、AI支援開発、自動化、安全なコード探索を効率化するためのカスタムコマンド機能を含んでいます。
誰がModel Context Protocol (MCP) for Pythonを使うの？
- Python開発者
- AI研究者
- セキュリティを重視する開発者
- 教育機関
- アルゴリズム研究者
Model Context Protocol (MCP) for Pythonの使い方は？
- ステップ1: GitHubからリポジトリをクローンします。
- ステップ2: 提供されたスクリプトを使用して、秘密と設定を設定します。
- ステップ3: `make build`コマンドを使ってDocker/Podmanイメージを構築します。
- ステップ4: `make run`コマンドを使ってコンテナを実行します。
- ステップ5: `make test`コマンドで環境を確認します。
- ステップ6: 提供されたコマンドまたはスクリプトを使用して、コード分析または開発を行います。
Model Context Protocol (MCP) for Pythonの主な特長・利点
コア機能
- MCPによるコード実行
- LSPによる静的コード分析
- アルゴリズムの複雑性分析
- GitHubイシュー用のカスタムClaudeコマンド
- 安全なコンテナ化環境
利点
- 安全な隔離環境
- AI支援コーディングを可能にする
- 複雑なアルゴリズム分析をサポート
- 豊富なコードインテリジェンスのためにMCPとLSPを統合
- 教育および開発者ツール
Model Context Protocol (MCP) for Pythonの主な使用ケース・アプリケーション
- 安全なPythonコーディングと分析
- AI支援コードレビューとデバッグ
- ClaudeとMCPの教育プラットフォーム
- アルゴリズム複雑性に関する研究
- Claudeコマンドによる自動問題修正
Model Context Protocol (MCP) for PythonのFAQs
開発者
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