MCP本地安全Python执行器

Name: MCP本地安全Python执行器
Author: maxim-saplin

作者：maxim-saplin38 星标更新：2025-07-17

安装使用来源：spider==github.com

项目介绍

安全本地Python执行器

一个MCP服务器（标准I/O传输），封装了Hugging Face的LocalPythonExecutor（来自smolagents框架）。这是一个自定义的Python运行时环境，在本地运行由LLM生成的Python代码时提供基本的隔离和安全性。它不需要Docker或虚拟机。此包允许通过MCP（模型上下文协议）暴露Python执行器作为LLM应用程序（如Claude Desktop、Cursor或其他兼容MCP的客户端）的工具。对于Claude Desktop，这个工具是一种简单的方法来添加缺失的代码解释器（在ChatGPT中已经可用一段时间的插件）。

功能

暴露run_python工具
相比直接使用Python eva()l，更安全地执行Python代码
通过uv在Python虚拟环境中运行
不允许进行文件I/O操作
限制的导入列表
- collections
- datetime
- itertools
- math
- queue
- random
- re
- stat
- statistics
- time
- unicodedata

安全性

小心在你的机器上执行LLM生成的代码，避免使用通过命令行或eval()运行Python的MCP服务器。最安全的选择是使用虚拟机或Docker容器，尽管这需要一些设置工作，并消耗资源且速度较慢。也有第三方服务提供Python运行时环境，但它们需要注册、API密钥等。

LocalPythonExecutor提供了直接使用本地Python环境（更容易设置）与远程在Docker容器或虚拟机/第三方服务中执行（更安全）之间的良好平衡。Hugging Face团队投入时间创建了一个快速且安全的选项，用于运行其代码代理使用的LLM生成代码。这个MCP服务器在此基础上构建：

为了增加第一层的安全性，smolagents中的代码执行不是由普通的Python解释器完成的。我们从头开始重建了一个更安全的LocalPythonExecutor。

更多详情请参阅这里。

安装和执行

通过Smithery安装

要通过Smithery自动安装Safe Local Python Executor用于Claude Desktop：

npx -y @smithery/cli install @maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor --client claude

手动安装

安装uv（例如，在macOS上使用brew install uv，或参考官方文档）
克隆仓库，更改目录cd mcp_safe_local_python_executor
通过命令行启动服务器uv run mcp_server.py，虚拟环境会自动创建，依赖项（smollagents, mcp）也会被安装

配置Claude Desktop

确保已安装Claude Desktop（从claude.ai下载）
编辑Claude Desktop配置文件：
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 或打开Claude Desktop -> 设置 -> 开发者 -> 点击“编辑配置”按钮
添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "safe-local-python-executor": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory", 
                "/path/to/mcp_local_python_executor/",
                "run",
                "mcp_server.py"
            ]
        }
    }
}

重启Claude Desktop
Python执行器工具现在将在Claude中可用（你会在消息输入字段中看到锤子图标）

示例提示

配置完成后，你可以使用如下提示：

"使用Python计算5的阶乘"
"创建一个包含100以内所有素数的列表"
"解决这个方程（使用Python）：x^2 + 5x + 6 = 0"

开发

克隆仓库。使用uv创建虚拟环境，安装开发依赖项，运行测试：

uv venv .venv
uv sync --group dev
python -m pytest tests/