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运维云端stdio官方级别未说明来源级核验

Code Execution MCP

MCP Server

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。

工具数

12

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
代码执行工具发现PythonClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

marc-shade

提供方

marc-shade

最后核验

2026/5/17 20:21

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install -e .

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

目录标签

目录标签

代码执行工具发现PythonClaude本地部署沙箱环境数据处理技能持久化

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

none

部署方式(deploymentType,部署类型)

local-only

工具数量(toolCount,工具数)

12

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiononelocal-only

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

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。

来源信息

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