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Container-MCP

by 54rt1n
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Python
Hybrid

集装箱-MCP

许可证：Apache 2.0

模型上下文协议 (MCP) 的安全、基于容器的实现，用于代表大型语言模型执行工具。

概述

Container-MCP 提供了一个沙盒环境，用于安全地执行代码、运行命令、访问文件以及执行大型语言模型请求的 Web 操作。它实现了 MCP 协议，将这些功能公开为工具，以便 AI 系统能够以安全的方式发现和调用。

该架构采用具有多层安全性的特定域管理器模式，以确保工具在具有适当限制的隔离环境中执行，从而保护主机系统免受潜在的有害操作的侵害。

Related MCP server: MCP Local File Reader

主要特点

  • 多层安全

    • 使用 Podman/Docker 进行容器隔离

    • 用于限制访问的 AppArmor 配置文件

    • Firejail 沙盒提供额外的隔离

    • 资源限制（CPU、内存、执行时间）

    • 路径遍历预防

    • 允许的扩展限制

  • MCP 协议实现

    • 标准化工具发现和执行

    • 资源管理

    • 异步执行支持

  • 领域特定管理器

    • BashManager ：安全命令执行

    • PythonManager ：沙盒 Python 代码执行

    • FileManager ：安全文件操作

    • WebManager ：安全的网页浏览和抓取

  • 可配置环境

    • 通过环境变量进行广泛的配置

    • 自定义环境支持

    • 开发和生产模式

可用工具

系统操作

system_run_command

在安全的沙盒环境中执行 bash 命令。

  • 参数：

    • command （字符串，必需）：要执行的 bash 命令

    • working_dir （字符串，可选）：工作目录（在沙箱中忽略）

  • 返回：

    • stdout （字符串）：命令标准输出

    • stderr （字符串）：命令标准错误

    • exit_code （整数）：命令退出代码

    • success （布尔值）：命令是否成功完成

{ "stdout": "file1.txt\nfile2.txt\n", "stderr": "", "exit_code": 0, "success": true }

system_run_python

在安全的沙盒环境中执行 Python 代码。

  • 参数：

    • code （字符串，必需）：要执行的 Python 代码

    • working_dir （字符串，可选）：工作目录（在沙箱中忽略）

  • 返回：

    • output （字符串）：打印代码的输出

    • error （字符串）：代码的错误输出

    • result （任意）：可选返回值（如果代码设置了_变量则可用）

    • success （布尔值）：代码是否执行成功

{ "output": "Hello, world!\n", "error": "", "result": 42, "success": true }

system_env_var

获取环境变量值。

  • 参数：

    • var_name （字符串，可选）：要检索的特定变量

  • 返回：

    • variables （对象）：环境变量字典

    • requested_var （字符串）：请求变量的值（如果提供了 var_name）

{ "variables": { "MCP_PORT": "8000", "SANDBOX_ROOT": "/app/sandbox" }, "requested_var": "8000" }

文件操作

file_read

安全地读取文件内容。

  • 参数：

    • path （字符串，必需）：文件路径（相对于沙盒根目录）

    • encoding （字符串，可选）：文件编码（默认值：“utf-8”）

  • 返回：

    • content （字符串）：文件内容

    • size （整数）：文件大小（以字节为单位）

    • modified （浮点数）：上次修改的时间戳

    • success （布尔值）：读取是否成功

{ "content": "This is the content of the file.", "size": 31, "modified": 1673452800.0, "success": true }

file_write

将内容安全地写入文件。

  • 参数：

    • path （字符串，必需）：文件路径（相对于沙盒根目录）

    • content （字符串，必需）：要写入的内容

    • encoding （字符串，可选）：文件编码（默认值：“utf-8”）

  • 返回：

    • success （布尔值）：写入是否成功

    • path （字符串）：写入文件的路径

{ "success": true, "path": "data/myfile.txt" }

file_list

安全地列出目录的内容。

  • 参数：

    • path （字符串，可选）：目录路径（默认值：“/”）

    • pattern （字符串，可选）：用于过滤文件的 Glob 模式

  • 返回：

    • entries （数组）：带有元数据的目录条目列表

    • path （字符串）：列出的目录路径

    • success （布尔值）：列表是否成功

{ "entries": [ { "name": "file1.txt", "path": "file1.txt", "is_directory": false, "size": 1024, "modified": 1673452800.0 }, { "name": "data", "path": "data", "is_directory": true, "size": null, "modified": 1673452500.0 } ], "path": "/", "success": true }

file_delete

安全删除文件。

  • 参数：

    • path （字符串，必需）：要删除的文件的路径

  • 返回：

    • success （布尔值）：删除是否成功

    • path （字符串）：已删除文件的路径

{ "success": true, "path": "temp/old_file.txt" }

file_move

安全地移动或重命名文件。

  • 参数：

    • source （字符串，必需）：源文件路径

    • destination （字符串，必需）：目标文件路径

  • 返回：

    • success （布尔值）：移动是否成功

    • source （字符串）：原始文件路径

    • destination （字符串）：新文件路径

{ "success": true, "source": "data/old_name.txt", "destination": "data/new_name.txt" }

Web 操作

web_search

使用搜索引擎在网络上查找信息。

  • 参数：

    • query （字符串，必需）：要搜索的查询

  • 返回：

    • results （数组）：搜索结果列表

    • query （字符串）：原始查询

{ "results": [ { "title": "Search Result Title", "url": "https://example.com/page1", "snippet": "Text snippet from the search result..." } ], "query": "example search query" }

web_scrape

抓取特定的 URL 并返回内容。

  • 参数：

    • url （字符串，必需）：要抓取的 URL

    • selector （字符串，可选）：用于定位特定内容的 CSS 选择器

  • 返回：

    • content （字符串）：抓取的内容

    • url （字符串）：被抓取的 URL

    • title （字符串）：页面标题

    • success （布尔值）：抓取是否成功

    • error （字符串）：如果抓取失败则显示错误消息

{ "content": "This is the content of the web page...", "url": "https://example.com/page", "title": "Example Page", "success": true, "error": null }

web_browse

使用 Playwright 以交互方式浏览网站。

  • 参数：

    • url （字符串，必需）：浏览会话的起始 URL

  • 返回：

    • content （字符串）：页面 HTML 内容

    • url （字符串）：任何重定向后的最终 URL

    • title （字符串）：页面标题

    • success （布尔值）：浏览是否成功

    • error （字符串）：浏览失败时显示的错误信息

{ "content": "<!DOCTYPE html><html>...</html>", "url": "https://example.com/after_redirect", "title": "Example Page", "success": true, "error": null }

执行环境

Container-MCP 为不同类型的操作提供隔离的执行环境，每种操作都有自己的安全措施和资源限制。

容器环境

主要的 Container-MCP 服务在容器内运行（使用 Podman 或 Docker），提供第一层隔离：

  • 基础镜像：Ubuntu 24.04

  • 用户：非 root ubuntu 用户

  • Python ：3.12

  • 网络：仅限于本地主机绑定

  • 文件系统：配置、数据和日志的卷挂载

  • 安全性：AppArmor、Seccomp 和功能限制

Bash 执行环境

Bash 执行环境配置了多个隔离层：

  • 允许的命令：仅限于BASH_ALLOWED_COMMANDS中配置的安全命令

  • Firejail Sandbox ：通过限制文件系统访问进行进程隔离

  • AppArmor 配置文件：细粒度访问控制

  • 资源限制：

    • 执行超时（默认值：30秒，最大值：120秒）

    • 仅限沙盒的目录访问

  • 网络：无网络访问

  • 文件系统：只读访问数据，读写沙箱

允许的命令示例：

ls, cat, grep, find, echo, pwd, mkdir, touch

Python执行环境

Python 执行环境是为安全代码执行而设计的：

  • Python版本：3.12

  • 内存限制：可配置内存上限（默认值：256MB）

  • 执行超时：可配置的时间限制（默认值：30 秒，最大值：120 秒）

  • AppArmor 配置文件：限制对系统资源的访问

  • Firejail Sandbox ：进程隔离

  • 能力：所有能力均被放弃

  • 网络：无网络访问

  • 可用库：仅标准库

  • 输出捕获：stdout/stderr 重定向和清理

  • 资源控制：强制执行 CPU 和内存限制

文件系统环境

文件系统环境控制对沙箱内文件的访问：

  • 基目录：所有操作都限制在沙盒根目录下

  • 路径验证：所有路径均已规范化并检查遍历尝试

  • 大小限制：强制执行最大文件大小（默认值：10MB）

  • 扩展控制：仅允许允许的扩展（默认值：txt，md，csv，json，py）

  • 权限控制：强制适当的读/写权限

  • 隔离：无法访问主机文件系统

Web 环境

Web 环境提供对外部资源的受控访问：

  • 域控制：可选的允许域白名单

  • 超时控制：可配置操作超时

  • 浏览器控制：通过 Playwright 的无头浏览器进行完整渲染

  • 抓取控制：通过请求/BeautifulSoup进行简单抓取

  • 内容清理：所有内容都经过解析和清理

  • 网络隔离：通过容器分离网络命名空间

建筑学

该项目采用模块化架构：

container-mcp/ ├── cmcp/ # Main application code │ ├── managers/ # Domain-specific managers │ │ ├── bash_manager.py # Secure bash execution │ │ ├── python_manager.py # Secure python execution │ │ ├── file_manager.py # Secure file operations │ │ └── web_manager.py # Secure web operations │ ├── utils/ # Utility functions │ ├── config.py # Configuration system │ └── main.py # MCP server setup ├── apparmor/ # AppArmor profiles ├── config/ # Configuration files ├── bin/ # Build/run scripts ├── data/ # Data directory ├── logs/ # Log directory ├── sandbox/ # Sandboxed execution space │ ├── bash/ # Bash sandbox │ ├── python/ # Python sandbox │ ├── files/ # File operation sandbox │ └── browser/ # Web browser sandbox ├── temp/ # Temporary storage └── tests/ # Test suites

每个管理器都遵循一致的设计模式：

  • .from_env()类方法用于基于环境的初始化

  • 非阻塞操作的异步执行方法

  • 强大的输入验证和错误处理

  • 所有操作均采用安全第一的方法

安全措施

Container-MCP 实现了多层安全性：

  1. 容器隔离：使用 Podman/Docker 进行容器隔离

  2. AppArmor 配置文件：针对 bash 和 Python 执行的细粒度访问控制

  3. Firejail 沙盒：额外的进程隔离

  4. 资源限制：内存、CPU 和执行时间限制

  5. 路径遍历预防：验证并规范所有文件路径

  6. 允许的扩展限制：控制可以访问的文件类型

  7. 网络限制：控制可以访问哪些域

  8. 最小权限：组件以最少的必要权限运行

安装

先决条件

  • 带有 Podman 或 Docker 的 Linux 系统

  • Python 3.12+

  • Firejail（ apt install firejail或dnf install firejail ）

  • AppArmor（ apt install apparmor apparmor-utils或dnf install apparmor apparmor-utils ）

快速入门

最快的入门方式是使用一体化脚本：

git clone https://github.com/54rt1n/container-mcp.git cd container-mcp chmod +x bin/00-all-in-one.sh ./bin/00-all-in-one.sh

分步安装

您还可以单独执行安装步骤：

  1. 初始化项目：

    ./bin/01-init.sh

  2. 构建容器：

    ./bin/02-build-container.sh

  3. 设置环境：

    ./bin/03-setup-environment.sh

  4. 运行容器：

    ./bin/04-run-container.sh

  5. 运行测试（可选）：

    ./bin/05-run-tests.sh

用法

容器运行后，您可以使用任何 MCP 客户端实现连接到它。服务器将通过http://localhost:8000或您配置中指定的端口访问。

**重要提示：**配置 MCP 客户端时，必须将端点 URL 设置为http://127.0.0.1:<port>/sse （其中<port>默认为 8000 或您配置的端口）。/ /sse路径是服务器发送事件正常通信所必需的。

Python 客户端示例

from mcp.client.sse import sse_client from mcp import ClientSession import asyncio async def main(): # Connect to the Container-MCP server # Note the /sse endpoint suffix required for SSE communication sse_url = "http://127.0.0.1:8000/sse" # Or your configured port # Connect to the SSE endpoint async with sse_client(sse_url) as (read, write): async with ClientSession(read, write) as session: # Initialize the connection await session.initialize() # Discover available tools result = await session.list_tools() print(f"Available tools: {[tool.name for tool in result.tools]}") # Execute a Python script python_result = await session.execute_tool( "system_run_python", {"code": "print('Hello, world!')\nresult = 42\n_ = result"} ) print(f"Python result: {python_result}") # Execute a bash command bash_result = await session.execute_tool( "system_run_command", {"command": "ls -la"} ) print(f"Command output: {bash_result['stdout']}") if __name__ == "__main__": asyncio.run(main())

配置

Container-MCP 可以通过环境变量进行配置，可以在volume/config/custom.env中设置：

服务器配置

# MCP Server Configuration MCP_HOST=127.0.0.1 MCP_PORT=9001 DEBUG=true LOG_LEVEL=INFO

Bash 管理器配置

# Bash Manager Configuration BASH_ALLOWED_COMMANDS=ls,cat,grep,find,echo,pwd,mkdir,touch BASH_TIMEOUT_DEFAULT=30 BASH_TIMEOUT_MAX=120

Python管理器配置

# Python Manager Configuration PYTHON_MEMORY_LIMIT=256 PYTHON_TIMEOUT_DEFAULT=30 PYTHON_TIMEOUT_MAX=120

文件管理器配置

# File Manager Configuration FILE_MAX_SIZE_MB=10 FILE_ALLOWED_EXTENSIONS=txt,md,csv,json,py

Web管理器配置

# Web Manager Configuration WEB_TIMEOUT_DEFAULT=30 WEB_ALLOWED_DOMAINS=*

发展

设置开发环境

  1. 创建 Python 虚拟环境：

    python3.12 -m venv .venv source .venv/bin/activate

  2. 安装依赖项：

    pip install -r requirements-dev.txt

  3. 以开发模式安装包：

    pip install -e .

运行测试

# Run all tests pytest # Run only unit tests pytest tests/unit # Run only integration tests pytest tests/integration # Run with coverage report pytest --cov=cmcp --cov-report=term --cov-report=html

开发服务器

要在开发模式下运行 MCP 服务器：

python -m cmcp.main --test-mode

执照

该项目采用 Apache License 2.0 许可。

作者

马丁·布考斯基

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security - not tested
A
license - permissive license
-
quality - not tested

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