maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor（一个安全的本地 Python 执行器 MCP 服务）

Safe Local Python Executor

一个 MCP server (stdio transport)，封装了 Hugging Face 的 LocalPythonExecutor（来自 smolagents 框架）。它是一个自定义的 Python 运行时，在本地运行由 LLM 生成的 Python 代码时提供基础的隔离与安全保障，且无需 Docker 或 VM。
该包允许通过 MCP (Model Context Protocol) 将 Python 执行器作为工具暴露给 Claude Desktop、Cursor 或任何其他兼容 MCP 的客户端。
对于 Claude Desktop，该工具是添加缺失的 Code Interpreter（ChatGPT 早已提供的插件功能）的一种便捷方式。

<img width="1032" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/3b820bfc-970a-4315-8f2d-970591c6fdae" />

Features

• 暴露 run_python 工具

• 相比直接使用 Python eval()，执行 Python 代码更安全

• 通过 uv 在 Python venv 中运行

• 不允许文件 I/O 操作

• 限制 import 列表：

Security在本地机器上执行 LLM 生成的代码时请保持谨慎，远离通过命令行或使用 eval() 运行 Python 的 MCP server。最安全的选择是使用 VM 或 docker 容器，尽管这需要一定的配置成本，且消耗资源/速度较慢。此外还有提供 Python runtime 的第三方服务，但它们需要注册、API key 等。

LocalPythonExecutor 在直接使用本地 Python 环境（配置更简单）与在 Docker 容器、VM 或第三方服务中远程执行（更安全）之间取得了良好的平衡。Hugging Face 团队投入时间为其 code agent 创建了一个快速且安全的 LLM 生成代码运行方案。此 MCP server 基于该方案构建：

> 为了增加第一层安全保障，smolagents 中的代码执行并非由原生的 Python 解释器执行。我们从零开始重新构建了一个更安全的 LocalPythonExecutor。

更多详情请参阅 此处。

安装与执行

通过 Smithery 安装

若要通过 Smithery 为 Claude Desktop 自动安装 Safe Local Python Executor：

npx -y @smithery/cli install @maxim-saplin/mcp_safe_local_python_executor --client claude

配置 Claude Desktop

1. 确保已安装 Claude for Desktop（从 claude.ai 下载）
2. 编辑 Claude for Desktop 配置文件：
- macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
- Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
- 或打开 Claude Desktop -> Settings -> Developer -> 点击 "Edit Config" 按钮

3. 添加以下配置：

{
    "mcpServers": {
        "safe-local-python-executor": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory", 
                "/path/to/mcp_local_python_executor/",
                "run",
                "mcp_server.py"
            ]
        }
    }
}

Example Prompts

配置完成后，你可以使用如下 prompt：

• "使用 Python 计算 5 的阶乘"

• "创建一个 100 以内的质数列表"

• "解这个方程（使用 Python）：x^2 + 5x + 6 = 0"

Development

Clone 该 repo。使用 uv 创建 venv，安装 dev 依赖并运行测试：

uv venv .venv
uv sync --group dev
python -m pytest tests/