使用说明
Python沙盒MCP服务器
一个安全的Python代码执行服务器，使LLM能够在隔离的环境中安全运行Python代码 Docker容器。服务器支持：
- 使用stdout捕获进行常规Python代码执行
- Matplotlib绘图与PNG图像生成
- 通过Snekbox Docker容器进行安全沙盒
- 使用服务器发送事件（SSE）进行实时通信
发展
要开始开发，请执行以下步骤：
步骤1：克隆存储库
分叉并克隆存储库：
git clone https://github.com/username/python_sandbox_mcp_server.git
导航到项目目录：
cd python_sandbox_mcp_server
步骤2：安装依赖项
安装所需的依赖项：
uv add -r requirements.txt
步骤3：构建Python沙盒
拉取Snekbox容器图像：
docker pull ghcr.io/python-discord/snekbox:latest
使用安全参数启动容器：
docker run -d --ipc=none --privileged -p 8060:8060 ghcr.io/python-discord/snekbox
安装其他依赖项（可选）：
- 如果需要额外的Python包，可以按如下方式安装：
docker exec <container_id> /bin/sh -c \
'PYTHONUSERBASE=/snekbox/user_base /snekbox/python/default/bin/python -m pip install --user <package_name>'
- 将<container_id>替换为正在运行的Snekbox容器的id，将<package_name>替换为所需的包。
步骤4：更新MCP服务器配置
更新MCP服务器配置以指向本地版本：
{
"mcpServers": {
"python-sandbox-sse": {
"command": "mcp-proxy",
"args": [
"http://localhost:8060/eval"
],
"ssePath": "/eval"
}
}
}
配置
可以通过以下环境变量或通过修改 Config 类别：
MCP_SERVER_NAME：服务器标识符（默认值：“python沙盒mcp-sse”）SNEKBOX_URL：Snekbox API终结点（默认值：“http://localhost:8060/eval")TEMP_DIR：临时文件存储目录
