pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Sunucusu

“pydanticpydantic-aimcp-run-python” MCP Sunucusu ne yapar?

pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Sunucusu, AI asistanları ile Python kod yürütme ortamları arasında köprü olarak hizmet vermek üzere tasarlanmıştır. Python betikleri çalıştırmak için güvenli ve kontrollü bir arayüz sunarak, AI istemcilerinin Python fonksiyonları ile programatik olarak etkileşime girmesini, hesaplama iş akışlarını otomatikleştirmesini ve sonuçları daha geniş geliştirme süreçlerine dahil etmesini sağlar. Bu yetenek, özellikle dinamik kod değerlendirme, hızlı prototipleme veya LLM tabanlı otomasyonlarda Python tabanlı analiz entegrasyonu gibi görevler için değerlidir. Sunucu, geliştiricilere AI araçlarını canlı Python yürütme ile birleştirerek kodlama, hata ayıklama ve veri işleme süreçlerini kolaylaştırma gücü verir—bunu yaparken güvenlik ve operasyonel sınırları da korur.

Prompt Listesi

Depo dosyalarında veya belgelerde prompt şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

Mevcut depo içeriğinde özel kaynak ilkel tanımları belirtilmemiştir.

Araç Listesi

• functions
  functions isim alanı mevcuttur fakat içerikte açıkça tanımlanmış bir araç bulunmamaktadır.
• multi_tool_use.parallel
  functions isim alanındaki birden fazla aracı aynı anda paralel şekilde çalıştırmayı sağlar. İş yükünü dağıtmak veya MCP bağlamında toplu işlem yapmak için kullanışlıdır.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• Dinamik Python Kodu Çalıştırma
  LLM’lerin veya AI istemcilerinin kontrollü bir ortamda rastgele Python betikleri çalıştırmasına olanak tanır; hızlı prototipleme ve yinelemeli geliştirme için manuel müdahale olmadan destek sağlar.
• Otomatik Veri Analizi
  Canlı Python işlemesini (örn. pandas, numpy) AI iş akışlarına entegre edin; LLM tarafından yönlendirilen hızlı veri analizi ve raporlamayı mümkün kılar.
• Paralel Görev Yürütme
  multi_tool_use.parallel özelliğini kullanarak birden fazla Python fonksiyonunu aynı anda çalıştırın; paralellikten fayda sağlayan iş akışlarını optimize edin.
• CI/CD Entegrasyonu
  Python kodu yürütmesini otomatik test, kod doğrulama veya AI asistanları tarafından yönetilen dağıtım süreçlerine entegre edin; güvenilirlik ve geliştirici verimliliğini artırın.
• Eğitim ve Deney
  Öğrenciler ya da araştırmacılar için Python kodunu çalıştırıp deneme yapabilecekleri güvenli bir sandbox ortamı sağlayın; LLM rehberliğinde etkileşimli eğitim veya bilimsel keşif için idealdir.

Nasıl Kurulur?

Windsurf

1. Node.js’in kurulu olduğundan ve Windsurf ortamınızın güncel olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers bölümüne pydanticpydantic-aimcp-run-python MCP Sunucusunu ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun Windsurf içinde kullanılabilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. Node.js’i kurun ve Claude’un MCP desteğine sahip olduğundan emin olun.
2. Claude yapılandırma dosyasını bulun.
3. Aşağıdaki MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Claude uygulamasını yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun tanındığını ve çalıştığını doğrulayın.

Cursor

1. Node.js ve Cursor’u kurun veya güncelleyin.
2. Cursor’un MCP sunucu ayarlarını düzenleyin.
3. MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cursor’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun listelendiğinden ve aktif olduğundan emin olun.

Cline

1. Node.js’in kurulu olduğundan ve Cline’ın MCP entegrasyonu için yapılandırıldığından emin olun.
2. İlgili Cline yapılandırma dosyasını açın.
3. Aşağıdaki MCP girdisini ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun bağlantısını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenli Tutmak

Güvenlik için, API anahtarlarınızı ve gizli bilgilerinizi doğrudan yapılandırma dosyalarına yazmak yerine ortam değişkenlerinde tanımlayın. Bunları env alanında referans gösterin ve gerektiğinde inputs bölümünde kullanın. Örnek:

{
  "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}"
      }
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanabilirim?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak kullanabilir ve tüm fonksiyonlarına erişebilir. “pydanticpydantic-aimcp-run-python” adını kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Mevcut bilgilere göre, bu MCP sunucusu temel Python yürütme ve paralel araç orkestrasyonu sağlar; ancak prompt şablonları, kaynak ilkel tanımları ve açık örnekleme veya kök desteği yoktur. Başlıca avantajları kolay entegrasyon ve net güvenlik önerileridir. Daha fazla araç, prompt ve gelişmiş MCP özellikleri dokümantasyonu eklenerek iyileştirilebilir.

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu, Python kodu çalıştırma ve paralellik için işlevsel olarak faydalıdır; ancak prompt, kaynak ve açık gelişmiş MCP özelliklerinin eksikliği, onu daha temel bir entegrasyon haline getiriyor. Kod tabanı minimal, gelişmiş özelliklerle ilgili dokümantasyon kısıtlıdır.

MCP Puanı

Genel olarak, bu MCP sunucusuna temel fayda sağladığı ancak sınırlı özellik ve dokümantasyona sahip olduğu için 10 üzerinden 4 veriyorum.