🚀 安全本地Python执行器
安全本地Python执行器是一个使用MCP协议（stdio传输）封装Hugging Face的LocalPythonExecutor（来自 smolagents 框架）的服务器。它作为一个自定义的Python运行时，在本地运行由大语言模型（LLM）生成的代码时，能提供基本隔离和安全性，且无需Docker或虚拟机。此包允许通过MCP（模型上下文协议）将Python执行器作为工具暴露给LLM应用程序，像Claude Desktop、Cursor或其他任何与MCP兼容的客户端都能使用。对于Claude Desktop而言，这是添加缺失的代码解释器（ChatGPT中早已具备）的简单方法。
🚀 快速开始
安装与运行
- 安装
uv（例如，macOS上使用brew install uv或参考官方文档）。 - 克隆仓库，进入目录
cd mcp_safe_local_python_executor。 - 通过命令行运行服务器
uv run mcp_server.py，此时会自动创建虚拟环境，并安装依赖项（smollagents、mcp）。
配置Claude Desktop
要使用此MCP服务器，请按照以下步骤配置Claude Desktop：
- 打开Claude Desktop的设置。
- 在“实验”部分启用“自定义MCP服务器”。
- 将
MCP_SERVER_ADDRESS设置为http://localhost:5000。 - 启动Claude Desktop。
✨ 主要特性
- 提供
run_python工具。 - 比直接使用Python的
eval()更安全地执行代码。 - 通过uv在Python虚拟环境中运行。
- 不允许任何文件I/O操作。
- 受限的导入列表：
- collections
- datetime
- itertools
- math
- queue
- random
- re
- stat
- statistics
- time
- unicodedata
🔧 技术细节
安全性
需小心处理在你机器上运行由LLM生成的代码，要远离通过命令行或使用eval()运行Python的MCP服务器。最安全的选择是使用VM或Docker容器，尽管这需要一些设置工作量也更大。有第三方服务提供Python运行时，但它们需要注册和API密钥等。
LocalPythonExecutor在直接使用本地Python环境（更易于设置）和远程执行在Docker容器、虚拟机/第三方服务（更安全）之间提供了良好的平衡。Hugging Face团队花费了大量时间从头开始构建了一个更安全的本地Python执行器，用于其代码代理：
为了增加第一层安全性，smolagents中代码的执行并不是使用原始的Python解释器。我们从头开始重新构建了一个更安全的LocalPythonExecutor。
了解更多此处。
📦 安装指南
- 安装
uv（例如，macOS上使用brew install uv或参考官方文档）。 - 克隆仓库，进入目录
cd mcp_safe_local_python_executor。 - 通过命令行运行服务器
uv run mcp_server.py，会自动创建虚拟环境，安装依赖项（smollagents、mcp）。
💻 使用示例
基础用法
# 安装必要的依赖项
pip install uvicorn fastapi
# 创建一个名为mcp_server.py的新文件，并添加以下内容：
from fastapi import FastAPI
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
app = FastAPI()
static_files = StaticFiles(directory=".")
app.mount("/static", static_files)
@app.get("/")
async def root():
return {"message": "MCP服务器已启动"}
运行脚本
uvicorn mcp_server:app --reload
运行上述脚本后，访问http://localhost:5000即可测试你的MCP服务器。