Pydantic hat einen Open-Source-Server vorgestellt, der mit AI-Agenten ausführen können. Das neue Tool nutzt das Modellkontextprotokoll (MCP), einen von Anthropic initiierten offenen Standard, mit dem AI-Systeme eine standardisierte Methode zur Verwendung von Python für Aufgaben ohne direkten Zugriff auf das Host-System bereitgestellt werden sollen. target=”_ leer”> pyodid , eine Python-Laufzeit, die in WebAssembly zusammengestellt wurde (ein Binärformat mit niedrigem Level, das in Webumgebungen nahezu native Leistung ermöglicht, in der Sicherheits-und Bewusstsein deno/a> javaScript/Typen-/Typen-Läufe. Dieser Ansatz zielt darauf ab, KI-Agenten die Möglichkeit zu geben, Python-basierte Aufgaben sicher auszuführen. Pydantic’s documentation for the tool, available at ai.pydantic.dev, details its features, including robust capture of standard output, standard error, and return values, support for asynchronous code, automatic dependency management, and detailed error Berichterstattung. Die Schwierigkeiten bei der Verbindung von KI-Modellen mit den verschiedenen externen Tools und Datenquellen, die sie häufig benötigen. MCP stellt eine Standard-Client-Server-Architektur mit Standard-HTTP-Anwendungen für die Anwendungen von HTTP ein, die als MCP-Clients fungieren und MCP-Server abfragen, die bestimmte Funktionen wie Funktionen (Tools), Datenzugriff (Ressourcen) oder Interaktionsvorlagen (Eingabeaufforderungen) aufdecken. Pydantics MCP-Run-Python fungiert als spezialisierter Server in diesem Framework und bietet die eindeutige Fähigkeit der allgemeinen Python-Codeausführung über sein primäres Tool, das in seinen Dokumentationsbeispielen als Run_Python_code identifiziert wurde. (WebAssembly) und Deno. Dieses Design schränkt inhärent ein, dass Code auf das Dateisystem oder das Netzwerk des Host-Systems zugreift, sofern für Paket-Downloads nicht ausdrücklich gestattet sind. Wenn ein Agent Python-Code über das Tool run_python_code an den Server sendet, führt der Server ihn aus und gibt eine strukturierte XML-Antwort zurück. Nach dem Beispiele
Ein wichtiges Merkmal ist das Umgang mit Python-Paketen. Nach dem pydanticai MCP-Dokumentation kann der Server Abhängigkeiten durch Analysieren von Abhängungen von”Import”-Dokument innerhalb des Einreichungscodes in den Einsendungen in den Einsendungen des Einsagens. non-binary packages supported by Pyodide, using inline comments formatted according to the PEP 723 specification—a standard for embedding project metadata within single-file Skripte, auch von Tools wie dem UV-Paketinstallateur verwendet. Dies ermöglicht eine präzise Kontrolle über die Ausführungsumgebung.
Installation und Ausführung werden über die Deno-Laufzeit behandelt. Die Dokumentation von Pydantic empfiehlt die Verwendung des Befehls”Deno Run”mit dem offiziellen JSR-Paketkennung. Spezifische Flags (`-n`,`-r=node_modules`, `-w=node_modules`,` –node-modules-dir=auto` sind erforderlich, um die erforderlichen Berechtigungen für Pyodidd Download und Cache-Python-Komponenten in einem `node_modules zu cache-degymodules $-Decules $-Dectory-Direktorie zu erteilen. Aber jetzt veraltet, NPM-Paket . Der Server kann in verschiedenen Modi gestartet werden: `stdio` für die direkte Interaktion mit einem lokalen Subprozess unter Verwendung des MCP-Server-Sent-Ereignis-Transport texnierende.
Integration in das MCP-Ökosystem
Pydantic kündigte offiziell seine breitere Unterstützung für das MCP im Pydanticai-Framework um den 20. März und stimmte mit seinen Werkzeugen der Agentenentwicklung”MCP-Run-Python”aus. Entwickler, die Pydanticai verwenden (was Python 3.10+ für MCP-Funktionen benötigt) können eine Verbindung zu `MCP-Run-Python` oder anderen MCP-Servern verwenden, die Client-Klassen wie` mcpserverstdio` oder `mcpserverhtp`, detailliert auf die Pydanticai Client-Dokumentation .
Die Bibliothek enthält Convenience-Funktionen wie `agent.run_mcp_servers ()` context Manager, um den Lebenszyklus von Sernern von `stioi zu verarbeiten. Die Pydanticai-Beispiele zeigen auch eine Integration in logfire Für die Beobachtbarkeit unter Verwendung von `logFire.instrument_mcp ()`. The server itself supports emitting execution logs as MCP-Protokollierungsmeldungen , obwohl in der Dokumentation ein temporäres “_ Diese Protokolle zu diesem Zeitpunkt. Microsoft, der MCP in Azure AI im März integrierte und mit Anthropic auf dem offizielle C# sdk zusammengearbeitet hat. April. Diese Entwicklungen weisen auf eine zunehmende Einführung von MCP als gemeinsame Schnittstellenschicht hin. href=”https://code.visualstudio.com/docs/copilot/chat/chat-agent-mode”target=”_ leer”> Github Copilot-Agentenmodus
Simon Willison Untersuchte `MCP-Run-Python`, wobei die Effektivität des Deno/Pyodid-Sandboxing-Ansatzes festgestellt wurde und Beispiele für das Ausführen von Pydanticai-Agenten anbietet, die den Server direkt über den Befehl”`uv run”verwenden. Updates um Anfang 2025 wurden Berichten zufolge die OAuth 2.1-Anforderungen für die Remote-Authentifizierung und raffinierte Transportmechanismen eingeführt.