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164 查看 · 2026-07-07 更新
SMART-E2B
Un serveur MCP (Model Context Protocol) qui intgre E2B pour excuter du code dans des environnements sandbox scuriss dans le cloud, spcialement conu pour fonctionner avec Claude AI Desktop.
Caractristiques
- Excution scurise de code JavaScript et Python dans le cloud
- Gestion de fichiers intgre (upload, lecture, liste)
- Rutilisation intelligente des sessions sandbox pour optimiser les performances
- Gestion automatique des timeouts et des erreurs
- Compatible avec Claude AI Desktop via MCP
Prrequis
- Node.js (v16 ou suprieur)
- Cl API E2B (obtenue sur e2b.dev)
- Claude AI Desktop
Installation
Installing via Smithery
To install smart-e2b for Claude Desktop automatically via Smithery:
npx -y @smithery/cli install @Leghis/smart-e2b --client claude
Installing Manually
# Installation globale depuis NPM npm install -g smart-e2b # OU installation directe depuis GitHub npm install -g git+https://github.com/Leghis/smart-e2b.git
Configuration avec Claude AI Desktop
- Ouvrez Claude AI Desktop
- Allez dans les paramtres > onglet Dveloppeur > Modifier la configuration
- Ajoutez la configuration suivante au fichier
claude_desktop_config.json:
{ "mcpServers": { "smart-e2b": { "command": "npx", "args": ["-y", "smart-e2b"], "env": { "E2B_API_KEY": "" } } } }
- Redmarrez Claude AI Desktop
Utilisation
Une fois configur, vous pourrez accder aux outils SMART-E2B directement depuis les conversations avec Claude AI Desktop.
Outils disponibles
- executeJavaScript : Excute du code JavaScript dans un sandbox cloud
- executePython : Excute du code Python dans un sandbox cloud
- uploadFile : Tlverse un fichier dans le sandbox
- listFiles : Liste les fichiers dans un rpertoire du sandbox
- readFile : Lit le contenu d'un fichier dans le sandbox
Exemples
Voici quelques exemples d'utilisation avec Claude AI Desktop :
Excution de code JavaScript
Je voudrais tester ce code JavaScript : function fibonacci(n) { if (n <= 1) return n; return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2); } console.log(fibonacci(10));
Excution de code Python
Pourrais-tu excuter ce code Python pour analyser des donnes ? import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Gnrer des donnes alatoires data = np.random.normal(0, 1, 1000) # Calculer les statistiques mean = np.mean(data) std = np.std(data) print(f"Moyenne: {mean:.4f}") print(f"cart-type: {std:.4f}") # Crer un histogramme plt.hist(data, bins=30) plt.title('Distribution normale') plt.savefig('histogram.png')
Dveloppement
Pour contribuer ou modifier le projet :
# Cloner le dpt git clone https://github.com/Leghis/smart-e2b.git cd smart-e2b # Installer les dpendances npm install # Compiler npm run build # Tester localement npm start
Licence
MIT
服务配置
[{'mcpServers': {'smart-e2b': {'args': ['-y', 'smart-e2b'], 'command': 'npx', 'env': {'E2B_API_KEY': ''}}}}]
来源
- 来源:github
- 链接:https://github.com/Leghis/smart-e2b