pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP-Server

Was macht der “pydanticpydantic-aimcp-run-python” MCP-Server?

Der pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP-Server wurde entwickelt, um als Brücke zwischen KI-Assistenten und Python-Code-Ausführungsumgebungen zu dienen. Durch die Bereitstellung einer sicheren und kontrollierten Schnittstelle für das Ausführen von Python-Skripten ermöglicht dieser MCP-Server KI-Clients, programmgesteuert mit Python-Funktionen zu interagieren, Berechnungs-Workflows zu automatisieren und Ergebnisse als Teil größerer Entwicklungspipelines abzurufen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Aufgaben wie dynamische Code-Auswertung, schnelles Prototyping oder das Einbinden Python-basierter Analysen in LLM-gesteuerte Automatisierung. Der Server gibt Entwicklern die Möglichkeit, Codierung, Debugging und Datenverarbeitung zu optimieren, indem ihre KI-Tools mit Live-Python-Ausführung verbunden werden – bei klaren Sicherheits- und Betriebsgrenzen.

Liste der Prompts

Es sind keine Prompt-Vorlagen in den Repository-Dateien oder in der Dokumentation erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es werden keine spezifischen Ressourcen-Primitives in den vorhandenen Repository-Inhalten erwähnt.

Liste der Tools

• functions
  Der functions-Namensraum ist vorhanden, laut Repository-Inhalt sind darin aber keine expliziten Tools definiert.
• multi_tool_use.parallel
  Ermöglicht das gleichzeitige Ausführen mehrerer Tools im Parallelbetrieb, vorausgesetzt die Tools stammen aus dem functions-Namensraum und sind für parallele Ausführung geeignet. Nützlich für die Verteilung von Workloads oder Batch-Verarbeitung im MCP-Kontext.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Dynamische Python-Code-Ausführung
  Erlaubt LLMs oder KI-Clients, beliebige Python-Skripte in einer kontrollierten Umgebung auszuführen – für schnelles Prototyping und iterative Entwicklung ohne manuellen Eingriff.
• Automatisierte Datenanalyse
  Integrieren Sie Live-Python-Verarbeitung (z.B. pandas, numpy) in KI-Workflows, um schnelle Analysen und Berichte durch LLM-gesteuerte Agenten zu ermöglichen.
• Parallele Aufgabenausführung
  Nutzen Sie die Fähigkeit von multi_tool_use.parallel, um mehrere Python-Funktionen gleichzeitig auszuführen und so Workflows zu optimieren, die von Parallelität profitieren.
• CI/CD-Integration
  Binden Sie die Python-Code-Ausführung in automatisierte Tests, Code-Validierung oder Deployment-Pipelines ein, die von KI-Assistenten verwaltet werden – für mehr Zuverlässigkeit und Produktivität.
• Ausbildung und Experimentieren
  Bieten Sie eine sichere Sandbox für Lernende oder Forschende, um Python-Code im Rahmen interaktiver Tutorials oder wissenschaftlicher Erkundung unter Anleitung eines LLM auszuführen und zu verändern.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert und Ihre Windsurf-Umgebung auf dem neuesten Stand ist.
2. Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP-Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@pydanticpydantic-aimcp-run-python@latest",
           "start"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie die Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server in Windsurf verfügbar ist.

Claude

1. Installieren Sie Node.js und stellen Sie sicher, dass Claude MCP unterstützt.
2. Suchen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die folgende MCP-Server-Konfiguration ein:

   {
     "mcpServers": {
       "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@pydanticpydantic-aimcp-run-python@latest",
           "start"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie und starten Sie die Claude-Anwendung neu.
5. Bestätigen Sie, dass der MCP-Server erkannt und funktional ist.

Cursor

1. Installieren oder aktualisieren Sie Node.js und Cursor.
2. Bearbeiten Sie die MCP-Server-Einstellungen von Cursor.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@pydanticpydantic-aimcp-run-python@latest",
           "start"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Cursor neu.
5. Prüfen Sie, ob der MCP-Server gelistet und aktiv ist.

Cline

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist und Cline für die MCP-Integration konfiguriert ist.
2. Öffnen Sie die relevante Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den folgenden MCP-Eintrag hinzu:

   {
     "mcpServers": {
       "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "@pydanticpydantic-aimcp-run-python@latest",
           "start"
         ]
       }
     }
   }
   

4. Speichern und starten Sie Cline neu.
5. Validieren Sie die Konnektivität des MCP-Servers.

API-Keys absichern

Definieren Sie Ihre API-Keys und Geheimnisse zur Sicherheit als Umgebungsvariablen und nicht direkt in Konfigurationsdateien. Verweisen Sie darauf mittels des env-Feldes und reichen Sie sie bei Bedarf im inputs-Abschnitt weiter. Beispiel:

{
  "mcpServers": {
    "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@pydanticpydantic-aimcp-run-python@latest",
        "start"
      ],
      "env": {
        "PYTHON_API_KEY": "${PYTHON_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "api_key": "${PYTHON_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationsfenster zu öffnen. Fügen Sie im Bereich System-MCP-Konfiguration Ihre MCP-Serverdaten in diesem JSON-Format ein:

{
  "pydanticpydantic-aimcp-run-python": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sobald konfiguriert, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle seine Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “pydanticpydantic-aimcp-run-python” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers und die URL durch die Ihres Servers zu ersetzen.

Übersicht

Nach den verfügbaren Informationen bietet dieser MCP-Server grundlegende Python-Ausführung und parallele Tool-Orchestrierung, aber keine Prompt-Vorlagen, Ressourcen-Primitives oder explizite Sampling-/Roots-Unterstützung. Seine größten Stärken sind die unkomplizierte Integration und klare Sicherheitsempfehlungen. Verbesserungen wären möglich durch weitere Tools, Prompts und Dokumentation zu fortgeschrittenen MCP-Funktionen.

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server ist funktional nützlich für Python-Code-Ausführung und Parallelisierung, aber das Fehlen von Prompts, Ressourcen und expliziten fortgeschrittenen MCP-Funktionen macht ihn zu einer eher grundlegenden Integration. Der Code ist minimal und die Dokumentation zu erweiterten Fähigkeiten begrenzt.

MCP-Bewertung

Insgesamt würde ich diesen MCP-Server mit 4/10 bewerten für grundlegenden Nutzen, aber begrenzten Funktionsumfang und Dokumentation.