"代码执行"标签的搜索结果

一个现代化的LLM聊天界面，通过集成多个内嵌的Model Context Protocol (MCP) 服务器，提供丰富的工具调用、RAG数据源和可定制的LLM交互模式。

Penpot AI 设计助手是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的服务器，使大型语言模型 (LLM) 能够直接与 Penpot 设计项目交互，实现设计数据的检索、修改和创建。

托管和执行Anthropic风格的技能，通过MCP协议为LLM客户端提供上下文信息、工具调用和资源管理。

一个基于Ruby实现的Docker化多语言安全代码沙箱MCP服务器，提供代码执行、语法验证和会话管理工具。

该VS Code扩展集成了一个MCP服务器，使AI助手能够与Julia Pluto笔记本进行交互和代码执行。

OpenHands 是一个基于 AI 的软件开发代理平台，它为 LLM 客户端提供标准化的 Model Context Protocol (MCP) 接口，以管理代码、执行命令和调用外部工具，从而自动化软件开发任务。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的工具服务器，用于向LLM应用提供文件系统、代码执行和本地系统交互等功能。

一个基于Model Context Protocol (MCP) 的后端服务，提供安全沙箱环境中的Ruby代码执行能力。

为AI代理提供基于容器的开发环境管理，支持文件操作、命令执行及版本管理。

通过MCP协议赋能LLM调用Claude Code CLI，增强代码、文件、Git等操作能力，支持任务编排与可靠执行。

一个基于Rust的MCP服务器，提供内嵌V8引擎，允许AI调用运行JavaScript代码，并支持持久化状态。

提供多种功能化的MCP服务器实现（如代码执行、API调用、图表生成）以及构建可组合MCP服务器的开发框架。

基于Cloudflare Workers和沙箱容器，为LLM提供文件管理和命令执行能力。

连接大型语言模型客户端与JupyterLab，提供代码执行、笔记本管理和上下文感知能力。

为大型语言模型（LLM）提供安全、沙箱化的Docker容器内代码执行服务。

基于MCP协议，提供安全的Docker沙箱环境，允许LLM执行代码并返回结果，支持多语言，资源可控。

Codebox 是一个 MCP 服务器，用于在 Docker 容器中执行命令和管理工作区，为 AI 助手提供安全隔离的执行环境。

该项目实现了一个基于MCP协议的Python REPL服务器，允许LLM客户端通过工具执行Python代码，并支持会话保持和包安装。

为 Groq 模型提供基于模型上下文协议 (MCP) 的服务器，支持实时信息问答和代码执行工具。

CodeBox-AI MCP服务器是一个安全的Python代码执行服务，通过Model Context Protocol (MCP) 协议与LLM应用进行标准化交互，提供代码执行能力。

Codebox 是一个基于 Docker 容器的 MCP 服务器，为 LLM Agent 提供安全的代码修改和执行环境。

Lisply MCP 适配器是一个轻量级工具，连接 MCP 客户端与 Lisp 后端，实现 AI 辅助的符号编程。

gbox 是一个自托管的沙箱和 MCP 服务器，使 AI 客户端能够安全地在本地执行命令。

Manus MCP 是一个 MCP 服务器实现，为 LLM 提供网页浏览、搜索引擎和代码执行等实用工具，扩展其能力边界。

302AI 沙箱 MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的后端服务，旨在为 AI 助手提供安全的代码执行沙箱环境和一系列实用工具，增强 AI 的功能。

为科学研究提供标准化的MCP服务器集合，包含数据访问、代码执行、远程命令、网络访问和学术搜索等功能。

Emacs MCP Server是一个允许LLM在Emacs环境中执行代码的MCP服务器，扩展了LLM与Emacs编辑器的交互能力。

Dumpling AI MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，集成了 Dumpling AI 平台的多种数据和 AI 能力，为 LLM 应用提供丰富的工具集。

MatlabMCP Server是一个MCP服务器的简单实现，允许LLM客户端通过工具调用在后台Matlab会话中执行Matlab代码。

允许LLM客户端通过MCP协议与Python环境交互，执行代码、管理文件和Python环境。

通过Model Context Protocol (MCP) 协议，连接LLM客户端与Jupyter Notebook，实现AI对Notebook的交互控制。

SPARC2 MCP服务器是一个为AI智能体提供代码分析、修改和执行等上下文功能的后端服务。

将 YepCode 的后端能力通过 MCP 协议开放给 AI 平台，实现 AI 与后端工作流的无缝集成。

Gru Sandbox MCP Server为LLM应用提供安全隔离的容器化沙箱环境，支持代码执行、资源管理和上下文交互。

ValTown MCP服务器是一个允许AI助手在ValTown环境中执行代码的MCP服务器实现，为LLM应用提供ValTown的功能扩展。

Arrakis为AI Agent提供安全可定制的自托管沙箱环境，支持代码执行、状态快照与回溯，并通过REST API提供管理和交互能力。

一个 MCP 服务器，允许大型语言模型客户端执行代码片段并获取结果，支持多种编程语言。

Code Sandbox MCP 是一个安全的代码沙箱环境，允许 AI 应用在隔离的 Docker 容器中执行代码，支持多种编程语言和项目，并提供实时日志流。

一个动态的MCP服务器，允许AI模型创建和执行自定义工具，扩展自身能力。

ClaudeR 通过 MCP 协议为 Claude AI 提供 RStudio 环境的上下文和代码执行能力，使其能够与 RStudio 进行交互，执行 R 代码并获取结果。

mcp-server-jupyter 是一个 MCP 服务器，它为大型语言模型提供工具，以编程方式管理和操作 Jupyter Notebook，实现笔记本的读取、编辑、执行等功能。

wcgw是一个MCP服务器，为Claude和ChatGPT等LLM提供本地Shell和文件系统访问能力，支持代码执行、文件编辑和系统自动化操作。

E2B MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的后端实现，旨在为 LLM 客户端提供代码执行能力，通过沙箱环境安全地运行代码并返回结果。

mcp-dev-server是一个MCP服务器，为Claude提供软件开发项目上下文管理、代码执行和项目构建等功能，增强其在软件开发领域的应用能力。

提供Python REPL环境的MCP服务器，支持LLM客户端执行Python代码并访问会话历史。

e2b-mcp 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，它利用 E2B 的安全沙箱环境，为 LLM 客户端提供代码执行工具，允许模型安全地运行和探索代码。

Python Toolbox MCP服务器为AI助手提供Python开发工具，支持文件操作、代码分析、项目管理和代码执行等功能。

Livecode MCP Server是一个基于MCP协议的io.livecode.ch代码运行工具服务器，允许LLM客户端通过工具调用在io.livecode.ch上运行代码。

一个Python实现的MCP服务器，通过REPL工具扩展 Claude 的功能，支持执行Python代码、shell命令和Perl脚本进行文件操作。

该项目是一个Python实现的MCP服务器，提供通过标准API接口安全执行Python代码的功能。

基于 Clojure 实现的 MCP 服务器，通过 SSE 协议暴露 Clojure REPL 功能，为 LLM 客户端提供代码执行和上下文服务。

CodeSavant是一个MCP服务器，为AI编码助手提供代码读写、执行和版本控制功能，支持项目管理和多种编程语言。

基于MCP协议，提供在指定Conda环境中执行Python代码功能的服务器。

MCP服务器，连接LLM客户端和Clojure nREPL，实现代码执行和命名空间检查。

提供Python交互式REPL环境的MCP服务器，允许LLM客户端执行Python代码并访问会话历史。

wcgw MCP服务器为Claude等聊天应用提供本地机器的Shell和代码执行能力，支持资源管理、工具注册和Prompt模板。

E2B MCP Server 通过 Model Context Protocol 协议，为 LLM 应用提供代码解释执行工具，使其能够在安全沙箱环境中运行代码。

提供Python REPL (Read-Eval-Print Loop) 功能的MCP服务器，允许LLM客户端执行Python代码、管理会话变量和安装Python包，扩展LLM的功能。

AWS Resources MCP Server是一个基于Model Context Protocol的后端服务，允许LLM客户端通过执行Python boto3代码片段查询和管理AWS云资源。

Riza MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的服务器实现，它将 Riza 代码执行 API 封装成 MCP 工具，为 LLM 提供安全的代码执行和工具管理能力。

基于Docker的安全代码沙箱MCP服务器，支持多语言代码执行和依赖管理，为AI应用提供隔离的代码运行环境。

该项目为MATLAB MCP服务器，通过MCP协议将MATLAB的功能（代码执行、脚本生成、文档访问）集成到AI助手，扩展AI在科学计算和工程领域的应用能力。

Daytona Python Interpreter 是一个MCP服务器，它利用Daytona沙箱环境提供Python代码和shell命令的执行能力，为LLM应用扩展功能。

Babashka MCP Server是一个MCP服务器，允许LLM客户端通过工具执行Babashka代码，并访问最近执行命令的历史记录作为资源。

Sandbox MCP Server 提供隔离的 Docker 容器环境，允许 LLM 安全地执行代码、安装包和管理开发环境。

wcgw是一个MCP服务器，使Claude和ChatGPT能够安全地与本地计算机的Shell和文件系统交互，执行代码、编辑文件和管理项目。

Modal MCP Toolbox是一个MCP服务器实现，通过Modal云平台提供Python代码执行和图像生成工具，扩展LLM应用的功能。