code-execution-with-MCP
基于MCP的代码执行模板，让AI代理安全高效地运行代码。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：code-execution-with-MCP。 它的用途是：基于MCP的代码执行模板，让AI代理安全高效地运行代码。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-execution-with-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我分析一下上个月的销售数据，找出销售额最高的10个商品并生成趋势图。” 它会动态发现可用的数据分析MCP工具，然后在沙箱中编写并执行Python代码，读取数据、进行计算和可视化，最后将结果图表和摘要返回给你，整个过程消耗的Token极少。
介绍
这个Skill解决了传统AI代理在处理复杂计算任务时，因需要用自然语言描述每一步操作而导致的Token消耗巨大、效率低下的问题。它通过引入安全的沙箱环境，允许AI代理动态发现MCP工具并直接编写和执行代码，将繁重的计算工作委托给传统软件，从而极大地提升了处理效率和可扩展性。
使用时，开发者可以基于此模板构建自己的AI代理。代理在运行时能动态发现可用的MCP工具，并通过安全的Docker沙箱执行代码。代码可以访问持久化的/skills目录复用已有技能，或在临时的/workspace目录处理任务文件，同时所有敏感数据在发送给LLM前都会被自动脱敏。
它非常适合需要处理数据清洗、批量操作、自动化脚本或任何涉及确定性计算的AI代理开发者。无论是构建一个能分析海量业务数据的智能助手，还是一个能自动执行部署流程的运维代理，这个模板都能提供坚实的基础。
建议在需要处理敏感数据的场景中充分利用其PII保护功能。同时，由于依赖Docker，请确保宿主机环境已正确配置。对于简单的、无需代码执行的对话任务，可能无需使用此复杂架构。
核心特点
核心在于“动态工具发现”与“安全沙箱执行”的结合：无需预定义静态工具文件，代理可在运行时探索MCP工具；所有代码都在资源受限、网络隔离的Docker容器中运行，从根本上保障了安全性。
注意事项
不适合仅需简单对话、无需执行代码或计算逻辑极其简单的轻量级AI助手场景。
常见问题
这个模板和直接调用MCP服务器有什么区别？
它提供了一个包含沙箱执行、PII保护、技能管理的完整代理框架，而不仅仅是MCP客户端连接。
必须使用Docker吗？
是的，当前设计依赖Docker来提供强隔离的安全沙箱环境。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/code-execution-with-mcp/raw/index.md 读取 code-execution-with-MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/code-execution-with-mcp/raw/index.md（查看排版版本）