mcp-python-executor vs filesystem
并排对比，帮你在这两个 MCP server 之间做选择。
mcp-python-executor by bsmi021 | filesystem by modelcontextprotocol | |
|---|---|---|
| Stars | ★ 3 | ★ 85,748 |
| 30天用量 | — | — |
| 综合分 | 30 | 77 |
| 官方 | — | ✓ |
| 分类 | 开发者工具AI / LLM 工具效率工具 | 本地文件系统开发者工具效率工具 |
| 实现语言 | JavaScript | TypeScript |
| 最近提交 | 15 个月前 | 本月 |
mcp-python-executor · 概述
一个执行Python代码和管理软件包的MCP服务器，具有安全限制功能。
filesystem · 概述
功能丰富的文件系统操作 MCP 服务器，具有动态目录访问控制功能。
mcp-python-executor · 使用场景
- 在AI助手中使用pandas和numpy等Python库进行数据分析工作流
- 在有安全限制的教育环境中教授Python编程
- 在受限制的执行环境中原型化机器学习模型
filesystem · 使用场景
- 使 AI 模型能够读取和写入项目文件进行开发
- 允许 Claude 或其他 MCP 客户端浏览和分析代码库
- 为内容生成提供对特定目录的安全沙盒访问
mcp-python-executor · 安装
安装
- 克隆仓库：
git clone https://github.com/bsmi021/mcp-python-executor.git
cd mcp-python-executor- 安装依赖：
npm install- 构建项目：
npm run build- 在Claude Desktop中配置：
将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json：
{
"mcpServers": {
"mcp-python-executor": {
"command": "node",
"args": ["path/to/python-executor/build/index.js"],
"env": {
"PREINSTALLED_PACKAGES": "numpy pandas matplotlib scikit-learn",
"MAX_MEMORY_MB": "512",
"EXECUTION_TIMEOUT_MS": "30000",
"MAX_CONCURRENT_EXECUTIONS": "5",
"LOG_LEVEL": "info",
"LOG_FORMAT": "json"
}
}
}
}filesystem · 安装
安装
使用 NPX
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/path/to/allowed/directory"
]
}
}
}使用 Docker
{
"mcpServers": {
"filesystem": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"--mount", "type=bind,src=/path/to/allowed/dir,dst=/projects/allowed/dir",
"mcp/filesystem",
"/projects"
]
}
}
}VS Code 扩展
点击 README 中的安装按钮直接在 VS Code 中安装。