mcp_code_executor 的安装和配置教程

项目基础介绍和主要编程语言

mcp_code_executor 是一个开源项目，它是一个MCP（Model Compute Package）服务器，允许大型语言模型（LLM）在指定的 Python 环境中执行 Python 代码。这样的设计可以让 LLM 利用环境中的库和依赖项来运行代码。它还支持增量代码生成，以处理可能超出令牌限制的大型代码块。

该项目主要使用 JavaScript 进行开发，同时辅以 Dockerfile 来支持容器化部署。

项目使用的关键技术和框架

• Node.js：作为运行 JavaScript 代码的服务端环境。
• Conda、virtualenv、UV virtualenv：用于创建和隔离 Python 环境。
• Docker：容器化技术，用于打包和运行应用。

项目安装和配置的准备工作

在开始安装 mcp_code_executor 之前，您需要确保以下准备工作已完成：

1. 安装 Node.js。
2. 根据需要安装 Conda、virtualenv 或 UV virtualenv 之一，以创建 Python 环境。
3. 如果使用 Docker，确保 Docker 环境已经就绪。

安装步骤

以下是详细的安装步骤：

克隆项目仓库

首先，您需要从 GitHub 上克隆这个项目到本地：

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

导航到项目目录

然后，切换到项目目录：

cd mcp_code_executor

安装 Node.js 依赖

使用 npm 来安装项目依赖：

npm install

构建项目

构建项目以准备运行：

npm run build

配置 MCP 服务器

您需要在 MCP 服务器配置文件中添加相应的配置。以下是一个使用 Node.js 的配置示例：

{
  "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"
      }
    }
  }
}

如果使用 Docker，配置会略有不同：

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

确保您已经正确设置了环境变量，如 CODE_STORAGE_DIR 和 ENV_TYPE 等。

按照以上步骤操作后，您就完成了 mcp_code_executor 的安装和配置，可以开始使用了。