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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。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"mcp-server-cocalc-exec" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请在 CoCalc 环境中执行这段 Python 代码：读取 CSV 文件，统计每列缺失值、输出描述性统计，并生成一张相关性热力图。
返回统计结果摘要，并提供生成的图表或图表文件信息。
请在 CoCalc 上用 Python 训练一个二分类模型：划分训练测试集，训练随机森林，输出准确率、F1 分数和特征重要性。
返回模型评估指标、关键特征说明，以及可复用的训练代码结果。
请把这段 Python 科研计算脚本放到 CoCalc 执行，若报错请定位问题并给出修复后的版本，再重新运行并展示最终输出。
返回报错原因、修复后的代码，以及成功运行后的结果。
调用 Google Colab GPU 远程运行 Python，免本地显卡加速计算。
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
通过 MCP 将编码任务委派给 Codex，并进行安全校验与结果验证。
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。
为本地大模型提供联网、计算、执行代码与文件检索能力。
演示 MCP 工具、资源与提示词，用于计算、查时、记笔记和代码审查。