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可安全执行 Python 代码并管理依赖包，支持分析、自动化与开发调试任务。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"MCP Python Executor" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 Python 读取一个 CSV 文件，统计每列缺失值数量，并输出前 10 行预览。如果缺少依赖，请安装所需包。
返回可执行结果，包括缺失值统计、数据预览，以及所安装依赖的说明。
请安装 requests 和 pandas，然后写一段 Python 示例代码，验证它们可以正常导入并输出版本号。
返回安装状态、测试代码执行结果，以及各库的版本信息。
请用 Python 编写一个脚本，遍历指定文件夹中的所有 .txt 文件，统计每个文件的字数，并汇总为一个 CSV 文件。
返回完整脚本或执行结果，生成按文件统计的 CSV 汇总文件。
安全执行 Python 代码，并结合 AI 与 MCP 工具完成分析和自动化任务
在 Docker 容器中执行 Python、管理依赖环境并处理文件操作
通过 MCP 连接 Jupyter 环境，帮助执行代码、分析数据并交互式探索结果。
可在 CoCalc 云端远程执行 Python 与机器学习任务，无需本地算力环境。
在隔离的 Docker 容器中安全运行任意代码，支持调试、测试与自动化实验。
提供 Python 实现的 MCP 服务端与客户端，便于安全调用工具、资源与提示模板。