基于 MCP 的 RunPod Python 执行器

基于 MCP 的 RunPod Python 执行器

通过 MCP 协议在 RunPod 上执行 Python 代码，适用于 AI 助手的标准化接口。

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快速入门指南

系统架构

AI 助手 → MCP 服务器 → RunPod API

部署步骤

1. 配置 RunPod Serverless

  • 安装 Docker 并注册 RunPod 账户。
  • 构建并推送 Docker 镜像： 
    git clone https://github.com/yourusername/runpod-python-executor.git
cd runpod-python-executor
docker build -t yourusername/runpod-python-executor:latest .
docker push yourusername/runpod-python-executor:latest
  • 在 RunPod 控制台部署服务，并获取 Endpoint ID。

2. 配置 MCP 服务器

  • 安装依赖： 
    pip install mcp requests
  • 创建 runpod_mcp_server.py 文件，并配置环境变量： 
    RUNPOD_API_KEY = "your_runpod_api_key"
RUNPOD_ENDPOINT_ID = "your_endpoint_id"
  • 启动 MCP 服务器： 
    uv run mcp

使用方法

通过 AI 助手发送 Python 代码至 MCP 服务器进行执行。

注意事项

  • 冷启动可能有延迟。
  • 每次运行环境独立，无持久化存储。