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Glama

Sandbox MCP

MIT License
48
  • Linux
  • Apple

Logotipo de Sandbox MCP

Estado del flujo de trabajo de acciones de GitHubLanzamiento de GitHubConfirmaciones de GitHub desde la última versiónLicencia de GitHub

Sandbox MCP es un servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) que permite a los LLM (hosts/clientes MCP) ejecutar código en contenedores Docker seguros y aislados .

Si bien los LLM son muy buenos generando código, la mayoría no puede ejecutarlo . Al final, este código no probado se ejecuta directamente en el equipo, lo que podría tener consecuencias drásticas.

Proporcionar a los LLM las herramientas para probar el código de forma segura previene dichos problemas y ayuda a generar un código más preciso en menos iteraciones .

Sandbox MCP ofrece a los LLM un entorno de ejecución fácil de usar que cualquiera puede crear y configurar a través de un servidor MCP simple y nativo de IA que se ejecuta localmente.

Inspirado en Codapi . Algunos entornos de pruebas son iguales a los de Codapi .

Casos de uso

Sandbox MCP se puede utilizar para muchas tareas diferentes, incluidas, entre otras:

  • Ejecución segura de código : ejecute cualquier código generado por un LLM en un entorno seguro y aislado, protegiendo su sistema de código no confiable o potencialmente dañino.
  • Pruebas de código : pruebe y valide automáticamente el código en varios lenguajes y/o configuraciones en varios entornos antes de integrarlo en proyectos más grandes o sistemas de producción.
  • Validación de código de usuario : ejecute y verifique de forma segura el código o los scripts enviados por el usuario, garantizando que se comporten como se espera y no realicen acciones maliciosas.
  • Solución de problemas de red : diagnostique problemas de conectividad, pruebe puntos finales y analice el rendimiento de la red utilizando herramientas de red aisladas, todo sin exponer su sistema.
  • Codificación educativa y de entrevistas : compile y ejecute instantáneamente fragmentos de código para entrevistas de aprendizaje, enseñanza o técnicas, brindando retroalimentación inmediata en un entorno temporal y seguro.
  • Revisión y retroalimentación de código automatizadas : permite que los LLM ejecuten, prueben y revisen el código automáticamente, ofreciendo sugerencias o comentarios prácticos antes de fusionar o implementar el código.

Manifestación

Esta demostración muestra cómo funciona Sandbox MCP con Claude Desktop.

GIF de demostración de Sandbox MCP

Prueba el video si el GIF no es claro.

Instalación

Descargar binario

Puede descargar el binario apropiado para su sistema operativo (por ejemplo, Darwin ) y arquitectura de procesador ( arm64 ) desde la página de versiones ( sandbox-mcp_Darwin_arm64.tar.gz ).

Instalar mediante Go

Prerrequisitos:

  • Vaya a 1.24 o superior
go install github.com/pottekkat/sandbox-mcp/cmd/sandbox-mcp@latest

Obtenga la ruta al binario sandbox-mcp :

which sandbox-mcp

Construir desde la fuente

Vea la sección Desarrollo .

Uso

Inicialización

Antes de usar sandbox-mcp con LLM, debe inicializar su configuración:

# Create the configuration directory in # $XDG_CONFIG_HOME/sandbox-mcp and pull # the default sandboxes from GitHub sandbox-mcp --pull # Build the Docker images for the sandboxes sandbox-mcp --build

[!NOTA] Asegúrese de tener Docker instalado y en ejecución.

Con hosts/clientes de MCP

Agregue esto a su claude_desktop_config.json para Claude Desktop o mcp.json para Cursor IDE:

{ "mcpServers": { "sandbox-mcp": { "command": "path/to/sandbox-mcp", "args": [ "--stdio" ] } } }

[!NOTA] Asegúrese de reemplazar path/to/sandbox-mcp con la ruta real al binario sandbox-mcp .

Sandboxes disponibles

SalvaderaDescripción
caparazónUn entorno Linux seguro y aislado para ejecutar comandos livianos que no requieren acceso a la red.
pitónEjecute código Python de forma segura en un entorno seguro y aislado.
óxidoCompilar y ejecutar código Rust en un entorno aislado.
herramientas de redUtilice diversas utilidades de red en un entorno aislado de Linux. Ideal para diagnóstico y resolución de problemas de red. Consulte https://github.com/jonlabelle/docker-network-tools para ver la lista de herramientas disponibles.
irEjecute el código Go de forma segura en un entorno aislado con acceso a la red.
JavascriptEjecute código JavaScript en un entorno aislado utilizando Node.js.
apísixEjecute una instancia ligera de Apache APISIX, que se puede configurar mediante un archivo YAML y se puede interactuar con ella mediante el comando curl incluido en el archivo main.sh. Por ejemplo, curl -sI http://127.0.0.1:9080/ip .
JavaCompila y ejecuta código Java en un entorno aislado. Compatible con las funciones de vista previa de Java.

[!IMPORTANTE]

Tu propia caja de arena

Puedes crear y añadir tus propios entornos de pruebas en $XDG_CONFIG_HOME/sandbox-mcp/sandboxes . Un entorno de pruebas es básicamente un Dockerfile y una configuración JSON. Consulta los ejemplos y la guía para obtener más información.

Desarrollo

Bifurcar y clonar el repositorio:

git clone https://github.com/username/sandbox-mcp.git

Cambiar al directorio:

cd sandbox-mcp

Instalar dependencias:

make deps

Construir el proyecto:

make build

Actualice la configuración de sus servidores MCP para que apunten a la compilación local:

{ "mcpServers": { "sandbox-mcp": { "command": "/path/to/sandbox-mcp/dist/sandbox-mcp", "args": [ "--stdio" ] } } }

Licencia

Licencia MIT

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

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

MCP de caja de arena

  1. Manifestación
    1. Instalación
      1. Descargar binario
      2. Instalar mediante Go
      3. Construir desde la fuente
    2. Uso
      1. Inicialización
      2. Con hosts/clientes de MCP
    3. Sandboxes disponibles
      1. Desarrollo
        1. Licencia

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            A secure, container-based implementation of the Model Context Protocol (MCP) that provides sandboxed environments for AI systems to safely execute code, run commands, access files, and perform web operations.
            Last updated -
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            Apache 2.0
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          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pottekkat/sandbox-mcp'

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