MCP Code Executor MCP Server

Cosa fa il server “MCP Code Executor”?

Il MCP Code Executor è un server MCP (Model Context Protocol) che consente ai modelli linguistici (LLM) di eseguire codice Python all’interno di un ambiente Python designato, come Conda, virtualenv o UV virtualenv. Collegando gli assistenti AI a reali ambienti Python eseguibili, li abilita a svolgere un’ampia gamma di attività di sviluppo che richiedono esecuzione di codice, gestione delle librerie e configurazione dinamica dell’ambiente. Questo server supporta la generazione incrementale del codice per superare i limiti di token, consente l’installazione “on-the-fly” delle dipendenze e facilita la configurazione runtime dell’ambiente di esecuzione. Gli sviluppatori possono sfruttare questo strumento per automatizzare la valutazione del codice, sperimentare nuovi pacchetti e gestire l’elaborazione in un ambiente controllato e sicuro.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt esplicito è elencato nel repository o nella documentazione.

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Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa specifica è descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• execute_code
  • Esegue codice Python nell’ambiente configurato. Adatto per l’esecuzione di brevi snippet e script.
• install_dependencies
  • Installa i pacchetti Python specificati nell’ambiente corrente, consentendo l’inclusione dinamica delle librerie al bisogno.
• check_installed_packages
  • Controlla quali pacchetti Python sono attualmente installati nell’ambiente.

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Casi d’Uso di questo MCP Server

• Valutazione automatica del codice
  • Gli LLM possono eseguire e testare snippet di codice Python direttamente, utile in contesti educativi, di revisione o di debug.
• Gestione dinamica delle dipendenze
  • Installa i pacchetti necessari al volo, permettendo agli LLM di adattare l’ambiente di esecuzione a compiti o librerie specializzate.
• Isolamento dell’ambiente
  • Esegue codice in ambienti Conda o virtualenv isolati, garantendo riproducibilità ed evitando conflitti tra dipendenze.
• Generazione incrementale del codice
  • Supporta l’esecuzione incrementale del codice, rendendo possibile la gestione di blocchi di codice che potrebbero superare i limiti di token in una singola risposta dell’LLM.
• Data Science e Analisi
  • Consente agli agenti AI di eseguire analisi dati, simulazioni o visualizzare risultati eseguendo codice con le principali librerie scientifiche Python.

Come impostarlo

Windsurf

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Clona il repository MCP Code Executor e costruisci il progetto.
3. Individua il file di configurazione dei tuoi server MCP.
4. Aggiungi il server MCP Code Executor usando questo frammento JSON:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-code-executor": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
           "ENV_TYPE": "conda",
           "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salva il file e riavvia Windsurf. Verifica che il server sia raggiungibile.

Protezione delle API Key (Esempio variabili d’ambiente)

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "env": {
        "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
        "ENV_TYPE": "conda",
        "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env",
        "MY_SECRET_API_KEY": "${MY_SECRET_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${MY_SECRET_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Costruisci il MCP Code Executor seguendo le istruzioni del repository.
3. Apri il file di configurazione dei server MCP di Claude.
4. Inserisci la seguente configurazione:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-code-executor": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
           "ENV_TYPE": "conda",
           "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Claude. Conferma che il server sia elencato.

Cursor

1. Installa Node.js.
2. Clona e costruisci il repository MCP Code Executor.
3. Modifica la configurazione MCP di Cursor.
4. Aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-code-executor": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
           "ENV_TYPE": "conda",
           "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Cursor. Testa eseguendo un esempio di codice.

Cline

1. Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Costruisci il MCP Code Executor seguendo le istruzioni del README.
3. Individua il file di configurazione MCP server di Cline.
4. Aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "mcp-code-executor": {
         "command": "node",
         "args": [
           "/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"
         ],
         "env": {
           "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
           "ENV_TYPE": "conda",
           "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
         }
       }
     }
   }
   

5. Salva e riavvia Cline. Verifica che il server MCP sia attivo.

Nota: Puoi utilizzare anche Docker. Il Dockerfile fornito è testato per l’ambiente venv-uv:

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "mcp-code-executor"
      ]
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP all’interno dei flow

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

{
  "mcp-code-executor": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di sostituire “mcp-code-executor” con il nome reale del tuo server MCP e l’URL con quello del tuo MCP server.

Panoramica

La nostra opinione

Questo MCP server offre funzionalità essenziali e solide per l’esecuzione di codice con integrazione LLM, insieme a istruzioni di setup chiare e strumenti. Tuttavia, mancano template di prompt, risorse esplicite e informazioni su roots o supporto sampling. Per un MCP focalizzato sull’esecuzione di codice, risulta molto valido, con un punteggio alto per utilità pratica e facilità d’integrazione, ma perde qualche punto per la mancanza di funzionalità MCP avanzate e completezza documentale.

MCP Score