用途：解决 LLM 连接多个 MCP 服务器时的 token 膨胀问题。它不把大量工具模式塞进每次提示，而是只暴露一个 run_python 工具，让模型用 Python 代码按需发现并调用其他 MCP 工具，官方称可减少 95% 以上上下文开销，且服务器数量增加时开销基本恒定在约 200 token。
主要能力：支持任意 stdio MCP 服务器的通用代理；提供 runtime.discovered_servers、query_tool_docs、search_tool_docs 等发现接口，以及 mcp_servers["name"].tool、mcp_github.tool、from mcp.servers.github import tool 等调用方式；会话内变量与 MCP 客户端可跨调用保持；容器默认无根、无网络、只读文件系统，并丢弃全部能力、禁止提权。
使用方式：需 Python 3.11+ 和 Podman（推荐）或 Docker。安装可执行 pip install mcp-code-execution-mode，或从源码 pip install -e .。在 Claude Desktop 配置中把 code-execution 指向 python -m mcp_code_execution_mode，并在同一配置里加入要代理的服务器（如 filesystem、github），桥接会自动发现。可用环境变量调整运行时、镜像、输出模式、超时、内存限制和会话持久化。
适用场景：多 MCP 服务器编排、数据分析、跨服务自动化，以及需要把多次工具调用合并进一段 Python 逻辑以减少往返的场景。
限制：容器根文件系统只读，临时文件应写入 /tmp；默认无网络；默认超时 120 秒，长任务需调大或分批；会话变量在桥接重启后不保留，关键状态应落盘；工具名需与服务器实际模式一致。资料未提供收费、价格或平台支持范围等信息。