pydanticpydantic-aimcp-run-python MCPサーバー

「pydanticpydantic-aimcp-run-python」MCPサーバーは何をする？

pydanticpydantic-aimcp-run-python MCPサーバーは、AIアシスタントとPythonコード実行環境の間を橋渡しするために設計されています。Pythonスクリプトを安全かつ制御されたインターフェースで実行できるようにすることで、AIクライアントがPython関数にプログラム的にアクセスしたり、計算ワークフローを自動化したり、開発パイプラインの一部として結果を取得したりできます。この機能は、動的なコード評価や迅速なプロトタイピング、LLM主導の自動化内でのPythonベース分析の統合などに特に有用です。開発者はAIツールをライブのPython実行環境と接続し、セキュリティと運用の境界を保ちながら、コーディング・デバッグ・データ処理を効率化できます。

プロンプト一覧

リポジトリファイルやドキュメントにプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能なリポジトリコンテンツに特定のリソースプリミティブは記載されていません。

ツール一覧

• functions
  functions名前空間は存在しますが、リポジトリ内容によると明示的なツール定義はありません。
• multi_tool_use.parallel
  functions名前空間内で同時実行可能な複数ツールを並列で実行できます。ワークロード分散やMCP内でのバッチ処理に便利です。

このMCPサーバーのユースケース

• 動的Pythonコード実行
  LLMやAIクライアントが任意のPythonスクリプトを安全な環境で実行できるため、手動操作なしで迅速なプロトタイピングや反復開発が可能です。
• 自動データ分析
  pandasやnumpyなどのライブPython処理をAIワークフローに統合し、LLM主導のエージェントによる高速なデータ分析やレポート作成を実現します。
• 並列タスク実行
  multi_tool_use.parallel機能を使い、複数のPython関数を同時実行し、並列化の恩恵が得られるワークフローを最適化します。
• CI/CD連携
  Pythonコード実行をAIアシスタントが管理する自動テストやコード検証、デプロイパイプラインに組み込むことで、信頼性と開発生産性を向上します。
• 教育・実験用途
  学習者や研究者がLLMガイダンスのもとでPythonコードを安全なサンドボックス内で実行・調整できるインタラクティブなチュートリアルや科学的探究にも利用できます。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされており、Windsurf環境が最新であることを確認します。
2. Windsurfの設定ファイルを開きます。
3. mcpServersセクションにpydanticpydantic-aimcp-run-python MCPサーバーを追加します:

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

4. 設定を保存してWindsurfを再起動します。
5. サーバーがWindsurf内で利用可能か確認します。

Claude

1. Node.jsをインストールし、ClaudeがMCPサポートしていることを確認します。
2. Claudeの設定ファイルを探します。
3. 以下のMCPサーバー設定を挿入します:

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

4. 保存してClaudeアプリケーションを再起動します。
5. MCPサーバーが認識され、機能していることを確認します。

Cursor

1. Node.jsとCursorをインストールまたはアップデートします。
2. CursorのMCPサーバー設定を編集します。
3. MCPサーバー設定を追加します:

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

4. 変更を保存してCursorを再起動します。
5. MCPサーバーが一覧に表示され、アクティブであることを確認します。

Cline

1. Node.jsがインストールされ、ClineがMCP連携用に設定されていることを確認します。
2. 関連するClineの設定ファイルを開きます。
3. 以下のMCPエントリを追加します:

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

4. 保存してClineを再起動します。
5. MCPサーバーの接続性を検証します。

APIキーのセキュリティ

APIキーやシークレットは設定ファイルに直接記載せず、環境変数で定義してください。envフィールドで参照し、inputsセクションで必要に応じて渡します。例:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

フロー内でのMCP利用方法

FlowHuntでのMCP利用

FlowHuntワークフローにMCPサーバーを統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントと接続します。

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、system MCP設定セクションで、以下のJSONフォーマットでMCPサーバー情報を挿入します。

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

設定が完了すると、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできるようになります。“pydanticpydantic-aimcp-run-python"は実際のMCPサーバー名に、URLは自身のMCPサーバーのURLに置き換えてください。

概要

得られた情報に基づくと、このMCPサーバーは基本的なPython実行と並列ツールのオーケストレーションを提供しますが、プロンプトテンプレート・リソースプリミティブ・明示的なサンプリングやrootsサポートはありません。最大の強みは簡単な統合と明確なセキュリティ推奨にあります。今後は、より多くのツールやプロンプト、先進的なMCP機能のドキュメント追加による改善が期待されます。

総評

このMCPサーバーはPythonコード実行や並列処理には実用的ですが、プロンプトやリソース、先進的なMCP機能が明示されていないため、より基本的な統合と言えます。コードベースはミニマルで、詳細な機能ドキュメントも少なめです。

MCPスコア

総合評価は、基礎的な実用性はあるものの、機能やドキュメントが限定的なため4/10とします。