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code-sandbox-mcp

一个安全的Docker容器代码沙箱环境,为AI应用提供隔离的执行空间,支持多种编程环境和文件操作。

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README

🚀 代码沙箱 MCP 🐳

代码沙箱 MCP 是一个基于 Docker 容器的安全隔离环境,专为 AI 应用程序中的代码执行而设计。借助容器化技术,该 MCP 服务器能提供安全且隔离的运行环境,有效保障代码运行时的安全性。

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🚀 快速开始

代码沙箱 MCP 为 AI 应用程序提供了一个安全的代码执行环境。通过容器化技术,它能确保代码在独立的环境中运行,避免对主机系统造成影响。以下是使用该工具的基本步骤:

  1. 按照安装指南完成安装。
  2. 根据配置指南进行相应配置。
  3. 使用可用工具与代码沙箱 MCP 进行交互。

✨ 主要特性

  • 灵活的容器管理:可创建和管理隔离的 Docker 容器,用于代码执行。
  • 自定义环境支持:支持使用任何 Docker 镜像作为运行环境。
  • 文件操作:能轻松实现主机与容器之间的文件目录传输。
  • 命令执行:可在容器化环境中运行任意 shell 命令。
  • 实时日志:支持实时流式处理容器日志和命令输出。
  • 自动更新:内置更新检查和二进制文件自动更新功能。
  • 多平台支持:适用于 Linux、macOS 和 Windows 系统。

📦 安装指南

先决条件

快速安装

在 Linux、macOS 或 Windows 上运行以下命令以下载并安装代码沙箱 MCP:

# 下载适用于 Linux/macOS 的二进制文件
wget https://github.com/Automata-Labs/code-sandbox-mcp/releases/download/v1.0.0/code-sandbox-mcp

# 或者下载适用于 Windows 的可执行文件
wget https://github.com/Automata-Labs/code-sandbox-mcp/releases/download/v1.0.0/code-sandbox-mcp.exe

# 为二进制文件设置可执行权限(仅限 Linux/macOS)
chmod +x code-sandbox-mcp

手动安装

若需手动构建代码沙箱 MCP,请参考 DEVELOPMENT.md

🛠️ 可用工具

以下是可用于与代码沙箱 MCP 交互的命令行工具:

  • code-sandbox-mcp:主可执行文件,用于启动和管理代码沙箱服务。

工具参数

示例配置

{
    "containerImage": "docker.io/library/ubuntu:latest",
    "cpuQuota": 500,
    "memoryLimit": "1G"
}

🛡️ 安全特性

  • 隔离执行环境:所有代码均在独立的 Docker 容器中运行,可确保主机系统安全。
  • 资源限制:通过 CPU 配额和内存限制来控制容器资源使用。
  • 文件隔离:代码和数据仅在容器内部可见,可防止敏感信息泄露。

🎯 配置指南

在 Claude Desktop 上配置

安装程序会自动创建配置文件。若需手动配置,请参考以下示例:

Linux 系统

// ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "/path/to/code-sandbox-mcp",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

macOS 系统

// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "/path/to/code-sandbox-mcp",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

Windows 系统

// %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "C:\\path\\to\\code-sandbox-mcp.exe",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

其他 AI 应用程序

对于支持 MCP 服务器的其他 AI 应用程序,请配置它们将 code-sandbox-mcp 可执行文件作为代码执行后端。

🚀 开发

若需本地构建项目或参与开发,请参考 DEVELOPMENT.md

📄 许可证

此项目采用 MIT 许可证,详细信息请参阅 LICENSE 文件。

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运行方式说明

cloud

托管运行

托管运行通常表示这个 MCP Server 由服务方环境承载,用户一般按页面提供的连接方式或授权流程接入,不需要在本地长期启动一个 MCP 进程

  1. 打开服务方连接页
  2. 完成授权或复制端点
  3. 在 MCP 客户端中连接
terminal

本地运行 / 其它方式

本地运行通常需要用户在自己的电脑或服务器上安装依赖,把 server_config 复制到 MCP 客户端,并按 env_schema 补齐环境变量、密钥或其它配置

  1. 复制 server_config
  2. 安装所需依赖
  3. 补齐环境变量后重启客户端