pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Server

Wat doet de “pydanticpydantic-aimcp-run-python” MCP Server?

De pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Server is ontworpen als brug tussen AI-assistenten en Python-code-uitvoeringsomgevingen. Door een veilige en gecontroleerde interface te bieden voor het uitvoeren van Python-scripts, maakt deze MCP Server het mogelijk voor AI-clients om programmatisch te communiceren met Python-functies, computationele workflows te automatiseren en resultaten op te halen als onderdeel van bredere ontwikkelpijplijnen. Deze mogelijkheid is bijzonder waardevol voor taken zoals dynamische code-evaluatie, snel prototypen of het integreren van Python-gebaseerde analyses binnen LLM-gestuurde automatisering. De server stelt ontwikkelaars in staat het coderen, debuggen en verwerken van data te stroomlijnen door hun AI-tools te verbinden met live Python-uitvoering—terwijl duidelijke veiligheids- en operationele grenzen behouden blijven.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates genoemd in de repository-bestanden of documentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen specifieke resource-primitives genoemd in de beschikbare repository-inhoud.

Lijst van Tools

• functions
  De functions-namespace is aanwezig, maar volgens de repo-inhoud zijn er geen expliciete tools binnen deze namespace gedefinieerd.
• multi_tool_use.parallel
  Maakt het mogelijk om meerdere tools gelijktijdig in parallel uit te voeren, mits de tools afkomstig zijn uit de functions-namespace en gelijktijdig uitgevoerd kunnen worden. Nuttig voor het verdelen van workloads of batchverwerking binnen de MCP-context.

Use-cases van deze MCP Server

• Dynamische Python-code-uitvoering
  Sta LLM’s of AI-clients toe om willekeurige Python-scripts uit te voeren in een gecontroleerde omgeving, waardoor snel prototypen en iteratieve ontwikkeling mogelijk zijn zonder handmatige tussenkomst.
• Geautomatiseerde data-analyse
  Integreer live Python-verwerking (bijvoorbeeld pandas, numpy) in AI-workflows, zodat snelle, in-the-loop data-analyse en rapportage mogelijk is, aangestuurd door LLM-agenten.
• Parallelle taakuitvoering
  Gebruik de multi_tool_use.parallel-mogelijkheid om meerdere Python-functies gelijktijdig uit te voeren en zo workflows te optimaliseren die profiteren van parallelisme.
• CI/CD-integratie
  Verwerk Python-code-uitvoering in geautomatiseerd testen, code-validatie of deployment-pijplijnen, beheerd door AI-assistenten, voor meer betrouwbaarheid en ontwikkelaarsproductiviteit.
• Educatie en experimentatie
  Bied een veilige sandbox voor studenten of onderzoekers om Python-code uit te voeren en aan te passen als onderdeel van interactieve tutorials of wetenschappelijke verkenning met LLM-begeleiding.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg ervoor dat Node.js is geïnstalleerd en je Windsurf-omgeving up-to-date is.
2. Open je Windsurf-configuratiebestand.
3. Voeg de pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Server toe onder de mcpServers-sectie:

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

4. Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server beschikbaar is binnen Windsurf.

Claude

1. Installeer Node.js en zorg dat Claude MCP-ondersteuning heeft.
2. Zoek het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla op en herstart de Claude-applicatie.
5. Bevestig dat de MCP-server wordt herkend en functioneert.

Cursor

1. Installeer of update Node.js en Cursor.
2. Bewerk de MCP-serverinstellingen van Cursor.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla je wijzigingen op en herstart Cursor.
5. Controleer of de MCP-server wordt weergegeven en actief is.

Cline

1. Zorg dat Node.js is geïnstalleerd en Cline is geconfigureerd voor MCP-integratie.
2. Open het relevante Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de volgende MCP-entry toe:

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

4. Sla op en herstart Cline.
5. Valideer de connectiviteit van de MCP-server.

API-sleutels beveiligen

Definieer voor de veiligheid je API-sleutels en geheimen in omgevingsvariabelen en niet direct in configuratiebestanden. Verwijs ernaar met het veld env en geef ze indien nodig door in de sectie inputs. Voorbeeld:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens toe met dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “pydanticpydantic-aimcp-run-python” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en vervang de URL door die van jouw eigen MCP-server.

Overzicht

Op basis van de beschikbare informatie biedt deze MCP-server basis Python-uitvoering en parallelle tool-orkestratie, maar ontbreken prompt-templates, resource-primitives en expliciete sampling- of roots-ondersteuning. De grootste pluspunten zijn de eenvoudige integratie en duidelijke veiligheidsaanbevelingen. Verbeteringen zijn mogelijk door meer tools, prompts en documentatie over geavanceerde MCP-functies toe te voegen.

Onze mening

Deze MCP-server is functioneel nuttig voor Python-code-uitvoering en parallelisme, maar het ontbreken van prompts, resources en expliciete geavanceerde MCP-functies maakt het meer een basale integratie. De codebase is minimaal en documentatie over diepgaande mogelijkheden ontbreekt.

MCP-score

Al met al zou ik deze MCP-server een 4/10 geven voor fundamenteel nut maar een beperkte set aan functionaliteiten en documentatie.