Lokale MCP-Executors
Diese Kommandos starten eigene stdio-MCP-Server. Für CLYE AI brauchst du den Wrapper clye mcp clye … (MCP-Registrierung); ohne mcp laufen sie nur lokal. Das Docker-Image startet standardmäßig Sandbox – dort ist die Hub-Anbindung bereits eingebaut.
Sie sind die lokal eingebauten Ausführungsserver der CLI: Python für Datenanalyse und Dateierzeugung, Terminal für Betriebssystem-Kommandos, kombiniert für beide Toolsets in einem Server.
Python Executor
# Nur lokal als stdio-MCP-Server (ohne Hub)
clye python-executor
# Mit CLYE AI verbunden
clye mcp clye python-executor
Tool: execute_python
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
code | Ja | Python-Code; im Tool-Schema als mehrzeiliges Python-Feld markiert. |
dependencies | Nein | Liste von Python-Paketen, z. B. ["numpy==1.24.0"]; kann in sicheren Runtimes deaktiviert sein. |
output_file_paths | Nein | Explizite Pfade erzeugter Dateien, damit sie zuverlässig als Resource Links zurückgegeben werden. |
Der Executor erkennt erzeugte Dateien automatisch für Formate wie .pdf, .png, .jpg, .csv, .json, .txt, .xlsx, .pptx, .html und .svg. Vordefinierte Pakete umfassen unter anderem numpy, pandas, polars, matplotlib, scipy, scikit-learn, requests, pillow, openpyxl, pypdf, pymupdf und pytesseract.
Terminal Executor
Lokaler MCP-Server für Shell-Befehle im Vordergrund oder Hintergrund. Ausführliche Dokumentation: Terminal Executor.
# Nur lokal als stdio-MCP-Server (ohne Hub)
clye terminal-executor
# Mit CLYE AI verbunden
clye mcp clye terminal-executor
Tool: execute_terminal
| Parameter | Pflicht | Beschreibung |
|---|---|---|
command | Ja | Auszuführender Shell-Befehl. |
is_background | Nein | Startet den Befehl im Hintergrund und gibt eine Prozess-ID zurück. |
working_directory | Nein | Arbeitsverzeichnis; ohne Angabe wird das aktuelle Verzeichnis verwendet. |
files | Nein | Dateien vor der Ausführung aus AI Hub herunterladen; Einträge enthalten file_ref und dest_path. |
output_file_paths | Nein | Explizite Pfade erzeugter Dateien für die Rückgabe als Resource Links. |
Combined Executor
# Nur lokal als stdio-MCP-Server (ohne Hub)
clye combined-executor
# Mit CLYE AI verbunden
clye mcp clye combined-executor
Stellt execute_python und execute_terminal in einem MCP-Server bereit. Sinnvoll, wenn ein Host beide Fähigkeiten über eine einzige MCP-Registrierung sehen soll. Das Docker-Image startet standardmäßig ai-hub-container-entrypoint clye sandbox (eingebettet, mit Hub-Anbindung) mit denselben Tools – für den reinen stdio-Server nutze combined-executor bzw. mcp clye combined-executor.
Weitere eingebettete Server findest du unter Sandbox und ACP-Connector.