Anaconda MCP

Anaconda MCP

anaconda mcp 是一个 CLI 和服务，用于向支持 MCP 的 AI 编码助手提供 conda 环境管理工具。它充当统一的 MCP 端点，让 Claude、Cursor 和 VS Code 等 AI 助手了解你的 conda 环境、软件包和 channel 配置。

📖 完整文档： anaconda.com/docs · 开发指南

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前提条件

• Conda（Miniconda 或 Anaconda Distribution）

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安装

conda create -n anaconda-mcp anaconda-mcp
conda activate anaconda-mcp

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通过 pip 或 uvx 安装

需要 Python 3.10–3.14。

pip install anaconda-mcp

uvx anaconda-mcp@latest

前提条件： 必须单独安装 conda，并确保它可通过你的 PATH 找到。pip 和 uvx 不会提供 conda。如果没有可正常运行的 conda 安装，此服务提供的 conda 工具将无法使用。请先安装 Miniconda 或 Anaconda Distribution，然后按照下方的 anaconda login 和 anaconda mcp terms accept 步骤操作。

重要： Anaconda MCP Server 会将你的 conda 环境连接到兼容 MCP 的 AI 助手，使其能够在你的计算机上创建、修改和删除环境及软件包。只有在信任你打算连接的 AI 助手，并了解它可以在你的计算机上执行实际操作时，才安装此服务。安装即表示你确认：(1) 你连接到此 MCP 服务的 AI 助手是独立的第三方模型，并非 Anaconda 的产品或服务。(2) 对于 AI 助手在你的环境中执行的操作（包括意外的修改或删除），Anaconda 概不负责。

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Anaconda 登录

必须完成身份验证。没有有效的 Anaconda 登录，服务将无法启动，工具调用也不会成功。

anaconda login

此操作会打开浏览器进行 OAuth 登录，并将令牌存储在你的系统密钥环中。后续启动时会自动使用已存储的令牌。

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接受服务条款

Anaconda MCP 要求你先接受 Beta 条款，之后工具调用才能成功。

交互式（推荐）：

anaconda mcp terms accept

非交互式（CI / 无头模式）：

export ANACONDA_MCP_ACCEPTED_TERMS=true
export ANACONDA_MCP_ACCEPTED_TERMS_VERSION=2026-05-27

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设置

配置你的 AI 客户端以使用 Anaconda MCP：

anaconda mcp setup

这会启动交互式向导，检测受支持的客户端并写入相应配置。受支持的客户端：Claude Desktop、Claude Code、Cursor、Windsurf、VS Code、OpenCode 和 Kilo Code。

若要以非交互方式配置特定客户端：

anaconda mcp setup --client claude-code
anaconda mcp setup --client cursor --scope project
anaconda mcp setup --client kilo

Kilo Code 配置

Anaconda MCP 会写入纯文本 kilo.json 文件（全局路径为 ~/.config/kilo/kilo.json，或项目路径为 .kilo/kilo.json），Kilo Code 会将其与任何现有的 kilo.jsonc 深度合并。这意味着 kilo.jsonc 中手动编写的注释在运行 anaconda mcp setup 后会保留。重要： 如果你在 kilo.json 文件本身中手动添加注释，anaconda mcp setup 将无法解析该文件——它会将文件视为空文件并静默覆盖，从而丢弃你的更改。请将注释放在 kilo.jsonc 中。

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手动配置客户端

如果你更愿意手动配置 AI 客户端，请在客户端的 MCP 配置 JSON 中添加一个条目。anaconda mcp setup 命令会为你解析 Python 路径，但如果手动编写配置，则需要环境中 Python 的完整路径。

Claude Code 的示例（.mcp.json）：

{
  "mcpServers": {
    "anaconda-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/anaconda3/envs/anaconda-mcp/bin/python",
      "args": ["-m", "anaconda_mcp", "serve"],
      "env": {}
    }
  }
}

你也可以选择通过 env 字典传递身份验证信息和服务条款接受状态，而不运行 anaconda login 和 anaconda mcp terms accept：

"env": {
  "ANACONDA_AUTH_API_KEY": "<your-api-key>",
  "ANACONDA_MCP_ACCEPTED_TERMS": "true",
  "ANACONDA_MCP_ACCEPTED_TERMS_VERSION": "2026-05-27"
}

API 密钥可从你的 Anaconda 账户设置获取。

⚠️ 每个客户端使用的 JSON 架构都不同。 手动编写配置时，请仔细查看客户端的 MCP 文档——Claude Code、Cursor、VS Code 等客户端的字段名称和结构各不相同。

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实验性：ana CLI

ana CLI 会自动处理 Anaconda MCP 运行时的安装和环境设置，因此你无需管理专用的 anaconda-mcp conda 环境路径。

ana mcp serve 会安装并运行托管的 Anaconda MCP 运行时。它不会安装 Miniconda、Anaconda Distribution 或面向用户的 conda 命令。如果你想通过终端、笔记本或其他本地工具激活或检查环境，请为该工作流单独安装并配置 conda。

安装 ana：

curl -fsSL https://anaconda.sh/install.sh | sh

你仍需先运行 anaconda login 和 anaconda mcp terms accept 进行身份验证并接受服务条款。

使用 ana 手动配置客户端时，请使用：

{
  "mcpServers": {
    "anaconda-mcp": {
      "type": "stdio",
      "command": "ana",
      "args": ["mcp", "serve"],
      "env": {}
    }
  }
}