MCP Code Executor 项目启动与配置教程-优快云博客

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MCP Code Executor 项目启动与配置教程

mcp_code_executor The MCP Code Executor is an MCP server that allows LLMs to execute Python code within a specified Conda environment. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mc/mcp_code_executor

1. 项目的目录结构及介绍

MCP Code Executor 项目是一个允许LLM（大型语言模型）在指定Python环境中执行Python代码的服务器。以下是项目的目录结构及各部分的简要介绍：

mcp_code_executor/
├── build/                # 构建目录，包含构建后的JavaScript文件
├── src/                  # 源代码目录，包含项目的JavaScript源文件
├── .gitignore            # Git忽略文件，指定Git应忽略的文件和目录
├── Dockerfile            # Dockerfile文件，用于创建Docker容器
├── LICENSE               # 项目许可证文件，本项目采用MIT许可证
├── README.md             # 项目自述文件，介绍项目的相关信息
├── package-lock.json     # npm依赖锁文件，确保安装的依赖版本一致
├── package.json          # npm项目配置文件，定义项目依赖和脚本
└── smithery.yaml         # Smithery配置文件，可能用于项目构建或打包

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要依赖于build/index.js文件，这是构建后的JavaScript主入口文件。以下是启动项目的基本步骤：

克隆项目到本地：

git clone https://github.com/bazinga012/mcp_code_executor.git

进入项目目录：
```
cd mcp_code_executor
```
安装Node.js依赖：
```
npm install
```
构建项目：
```
npm run build
```
根据配置文件，使用Node.js或Docker启动服务器。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过环境变量来实现，你需要在MCP服务器的配置文件中添加相应的配置项。以下是一个配置示例：

使用Node.js启动：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp_code_executor/build/index.js"],
      "env": {
        "CODE_STORAGE_DIR": "/path/to/code/storage",
        "ENV_TYPE": "conda",
        "CONDA_ENV_NAME": "your-conda-env"
      }
    }
  }
}

使用Docker启动：

{
  "mcpServers": {
    "mcp-code-executor": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "mcp-code-executor"]
    }
  }
}

在配置文件中，你需要设置的几个关键环境变量包括：

CODE_STORAGE_DIR: 生成代码的存储目录。
ENV_TYPE: 环境类型，可以是conda、venv或venv-uv。
CONDA_ENV_NAME: 如果使用Conda环境，需要指定Conda环境的名称。
VENV_PATH或UV_VENV_PATH: 如果使用虚拟环境，需要指定虚拟环境的路径。

确保正确设置这些配置项，以便项目能在你的环境中顺利运行。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考