RunPod Python Code Execution with MCP

基本能力

产品定位

mcp_server是一个桥梁服务，连接AI助手和RunPod的Serverless API，提供Python代码的远程执行能力。

核心功能

1. Python代码执行：在RunPod的Serverless环境中执行Python代码。
2. 标准化接口：通过MCP协议提供统一的接口供AI助手调用。
3. 结果返回：将代码执行的结果（包括stdout、stderr和返回码）格式化后返回给AI助手。

适用场景

1. AI助手需要执行复杂Python代码的场景。
2. 数据分析、机器学习模型测试等需要大量计算资源的任务。
3. 需要隔离执行环境的Python代码运行。

工具列表

1. execute_python_code：在RunPod上执行Python代码。
2. check_runpod_status：检查与RunPod的连接状态。

常见问题解答

1. MCP Server连接问题：检查API密钥和端点ID是否正确。
2. 代码执行超时：代码可能过于复杂或存在无限循环。
3. 缺少库：确保代码所需的库已包含在Dockerfile中。

使用教程

使用依赖

1. Docker已安装。
2. RunPod账户和API密钥。
3. Python 3.8+。

安装教程

1. 构建和推送Docker镜像

git clone https://github.com/yourusername/runpod-python-executor.git
cd runpod-python-executor
docker build -t yourusername/runpod-python-executor:latest .
docker login
docker push yourusername/runpod-python-executor:latest

1. 在RunPod Serverless上部署
2. 使用Docker镜像URL：docker.io/79c2e466/code_handler_serverless
3. 配置Worker类型、数量等。
4. 获取端点ID
5. 部署后从RunPod获取端点ID。

调试方式

1. 测试RunPod端点

curl -X POST \
  https://api.runpod.io/v2/{endpoint_id}/runsync \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -H 'Authorization: Bearer YOUR_RUNPOD_API_KEY' \
  -d '{
    "input": {
      "code": "print(\"Hello, World!\")"
    }
  }'

1. 运行MCP Server
2. 安装依赖：pip install mcp requests
3. 配置并运行runpod_mcp_server.py。

许可证

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