Token导航 LogoToken导航

MCP Server · 运维云端

Code Execution MCP

一个安全沙箱环境中的代码执行工具,支持按需工具发现、数据处理和技能持久化。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 12
代码执行工具发现PythonClaude

快速开始

作者 / 组织
marc-shade
提供方
marc-shade

工具数量

12

来源目录标注

资源数量

0

来源目录标注

提示词数量

0

来源目录标注

GitHub Star

0

仓库热度

收录来源

2 个

MCP World

选型结论

Code Execution MCP 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 12 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

仅本地运行

安装与配置

安装命令

pip install -e .

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 12 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

代码执行MCP

实现Anthropic的模式 “使用MCP执行代码” 文章介绍了高效的AI代理操作。

核心见解

代理编写的代码不是预先加载数千个工具定义并通过模型上下文传递中间结果,而是:

  1. 按需发现工具(逐步披露)
  2. 在沙盒中处理数据(不在上下文中)
  3. 仅返回汇总/筛选的结果

结果:与直接工具调用相比,令牌减少高达98.7%。

特性

1.沙盒代码执行

  • 资源限制(30秒超时,500MB内存)
  • 受限内置组件(安全子集)
  • 安全模块(json、re、math、datetime等)
  • 工作空间文件实用程序

2.渐进式工具发现

  • 按查询搜索工具,不加载定义
  • 先获取摘要,按需获取完整定义
  • 按类别组织(安全、内存、集群等)

3.PII标记化

  • 自动检测敏感数据(电子邮件、电话、SSN等)
  • 在数据到达模型之前替换为令牌
  • 在需要工具调用时进行恢复

4.技能坚持

  • 保存可重用的代码片段
  • 随着时间的推移建立复合能力
  • 跨会话共享

工具

工具说明
execute_code在安全沙箱中运行Python
search_tools渐进式工具发现
get_tool_definition加载完整的工具详细信息
save_skill持久化可重用代码
load_skill节省负载技能
list_skills列出所有技能
sanitize_pii在文本中标记PII
restore_pii恢复标记化的PII
write_workspace_file将数据持久化到工作区
read_workspace_file从工作区读取
list_workspace_files列出工作区内容
get_execution_stats环境统计

使用示例

高效数据处理

# Instead of returning 10,000 rows to context:
code = '''
data = json.loads(read_file("large_dataset.json"))
filtered = [d for d in data if d['status'] == 'active']
result = {
    'total': len(data),
    'active': len(filtered),
    'sample': filtered[:5]
}
'''
execute_code(code)
# Returns only summary, not full dataset

渐进式工具发现

# Find security tools (minimal tokens)
search_tools("vulnerability", category="security", detail_level="summary")

# Load full definition only when needed
get_tool_definition("web_vuln_scanner", category="security")

隐私保护操作

# Sanitize before processing
sanitize_pii("Contact john@example.com at 555-123-4567")
# Returns: "Contact [EMAIL_abc123] at [PHONE_def456]"

# Restore when needed
restore_pii("[EMAIL_abc123]")
# Returns: "john@example.com"

培养技能

# Save a reusable skill
save_skill(
    name="filter_high_risk",
    code="def filter_high_risk(vulns): return [v for v in vulns if v['severity'] in ['high', 'critical']]",
    description="Filter vulnerabilities to high/critical only"
)

# Use in future code execution
code = '''
skill = load_skill("filter_high_risk")
exec(skill)
vulns = json.loads(read_file("scan_results.json"))
result = filter_high_risk(vulns)
'''

安装

cd /mnt/agentic-system/mcp-servers/code-execution-mcp
pip install -e .

配置

添加 ~/.claude.json:

{
  "mcpServers": {
    "code-execution": {
      "command": "/mnt/agentic-system/.venv/bin/python3",
      "args": ["/mnt/agentic-system/mcp-servers/code-execution-mcp/src/code_execution_mcp/server.py"],
      "disabled": false
    }
  }
}

建筑

code-execution-mcp/
├── workspace/           # Sandboxed file storage
├── skills/              # Persistent skill definitions
├── tools_registry/      # Tool definitions for discovery
│   ├── security/        # Security tools
│   └── memory/          # Memory tools
└── src/
    └── code_execution_mcp/
        └── server.py    # Main MCP server

安全说明

  • 代码使用受限制的内置程序运行(否 open, exec, eval 任意输入)
  • 文件访问仅限于工作区目录
  • 资源限制可防止执行失控
  • 无法从沙盒访问网络

参考文献

工具与能力

工具数量

12

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

代码执行Python本地部署沙箱环境工具发现数据处理技能持久化

支持客户端

Claude

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 工具数量 12 个,一次接入能覆盖的操作比单点工具更全。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

同类对比

5 个同类
MCP Server工具数传输方式安装命令收录来源最后核验
Code Execution MCP

MCP World · 本页

12stdio有2 个2026-05-17
Ui Tars Desktop 8a825770

MCP World

0stdio有1 个2026-05-17
Elie222 MCP

MCP World

0未说明未标注1 个2026-05-17
Arizeai Phoenix MCP

MCP World

0stdio有3 个2026-05-17
Unity MCP 87ee506e

MCP World

42HTTP有2 个2026-05-17

按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

Code Execution MCP 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -e .,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Code Execution MCP 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Code Execution MCP 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Code Execution MCP 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Code Execution MCP 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

继续浏览同类 MCP