🚀 Python 本地 MCP 服务器
这是一个提供交互式 Python REPL（读取 - 评估 - 打印循环）环境的 MCP 服务器，能够让用户在特定环境下便捷地执行 Python 代码，并提供了一系列实用功能和配置选项。
✨ 主要特性
资源
- 服务器具备访问 REPL 会话历史的功能，通过自定义的
repl://URI 方案，用户可以方便地访问会话历史。 - 每个会话的历史都能作为纯文本资源查看，并且历史记录会清晰显示每个执行的输入代码以及相应的输出。
工具
- 服务器实现了
python_repl工具，可在持久会话中执行 Python 代码。- 该工具接受
code（要执行的 Python 代码）和session_id（必需参数）。 - 为每个会话维护独立状态，支持表达式和语句，还能捕获并返回 stdout/stderr 输出。
- 该工具接受
📦 安装指南
应用内部
- MacOS：配置文件位于
~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json。 - Windows：配置文件位于 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json%。
开发/未发布的服务器配置
```json "mcpServers": { "python_local": { "command": "uv", "args": [ "--directory", "/path/to/python_local", "run", "python_local" ] } } ```已发布的服务器配置
```json "mcpServers": { "python_local": { "command": "uvx", "args": [ "python_local" ] } } ```📚 详细文档
开发
构建和发布
要准备分发包，可按以下步骤操作：
- 同步依赖项并更新锁定文件：
uv sync
- 构建包分发：
uv build
这将在 dist/ 目录中创建源代码和轮格式分布。
3. 发布到 PyPI：
uv publish
⚠️ 重要提示： 你需要通过环境变量或命令标志设置 PyPI 凭证：
- 令牌：
--token或UV_PUBLISH_TOKEN - 或者用户名/密码：
--username/UV_PUBLISH_USERNAME和--password/UV_PUBLISH_PASSWORD
调试
由于 MCP 服务器通过 stdio 运行，调试可能具有挑战性。为了获得最佳的调试体验，我们强烈推荐使用 MCP Inspector。
你可以使用 npm 通过以下命令启动 MCP Inspector：
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory /path/to/python_local run python-local
💡 使用建议：启动后，Inspector 会显示一个 URL，你可以在浏览器中访问该 URL 开始调试。