Skip to main content
Glama

Логотип MCP для песочницы

Статус рабочего процесса действий GitHubРелиз GitHubКоммиты GitHub с момента последнего релизаЛицензия GitHub

Sandbox MCP — это сервер Model Context Protocol (MCP), который позволяет LLM (хостам/клиентам MCP) запускать код в безопасных изолированных контейнерах Docker .

Хотя LLM действительно хороши в генерации кода, большинство из них не могут запустить сгенерированный ими код . В итоге вы запускаете этот непроверенный код прямо на своей машине, что может иметь радикальные непредвиденные последствия.

Предоставление степеням LLM инструментов для безопасного тестирования кода предотвращает возникновение подобных проблем и помогает генерировать более точный код за меньшее количество итераций .

Sandbox MCP предоставляет магистрам права управления (LLM) простую в использовании среду выполнения, которую любой желающий может создать и настроить с помощью простого сервера MCP на базе искусственного интеллекта, работающего локально.

Вдохновлено Codapi . Некоторые песочницы такие же, как песочницы Codapi .

Варианты использования

Sandbox MCP можно использовать для решения множества различных задач, включая, помимо прочего:

  • Безопасное выполнение кода : запускайте любой код, сгенерированный LLM, в безопасной изолированной среде, защищая свою систему от ненадежного или потенциально вредоносного кода.

  • Тестирование кода : автоматическое тестирование и проверка кода на различных языках и/или конфигурациях в различных средах перед его интеграцией в более крупные проекты или производственные системы.

  • Проверка пользовательского кода : безопасное выполнение и проверка отправленного пользователем кода или скриптов, обеспечение их ожидаемого поведения и отсутствия вредоносных действий.

  • Устранение неполадок в сети : диагностируйте проблемы с подключением, тестируйте конечные точки и анализируйте производительность сети с помощью изолированных сетевых инструментов, не подвергая риску свою систему.

  • Кодирование для обучения и собеседований : мгновенно компилируйте и запускайте фрагменты кода для обучения, преподавания или технических собеседований, обеспечивая немедленную обратную связь в безопасной временной среде.

  • Автоматизированная проверка кода и обратная связь : позвольте LLM автоматически выполнять, тестировать и проверять код, предлагая действенные отзывы или предложения до того, как код будет объединен или развернут.

Related MCP server: Code Sandbox MCP Server

Демо

В этой демонстрации показано, как Sandbox MCP работает с Claude Desktop.

Демо-версия MCP в песочнице GIF

Если GIF-анимация непонятна, попробуйте посмотреть видео .

Установка

Загрузить двоичный файл

Вы можете загрузить соответствующий двоичный файл для вашей операционной системы (например, Darwin ) и архитектуры процессора ( arm64 ) со страницы релизов ( sandbox-mcp_Darwin_arm64.tar.gz ).

Установить через Go

Предварительные условия:

  • Перейти на версию 1.24 или выше

go install github.com/pottekkat/sandbox-mcp/cmd/sandbox-mcp@latest

Получите путь к бинарному файлу sandbox-mcp :

which sandbox-mcp

Сборка из исходного кода

См. раздел «Разработка» .

Использование

Инициализация

Перед использованием sandbox-mcp с LLM необходимо инициализировать его конфигурацию:

# 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

[!ПРИМЕЧАНИЕ] Убедитесь, что у вас установлен и запущен Docker.

С хостами/клиентами MCP

Добавьте это в файл claude_desktop_config.json для Claude Desktop или mcp.json для Cursor IDE:

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

[!ПРИМЕЧАНИЕ] Обязательно замените path/to/sandbox-mcp на фактический путь к двоичному файлу sandbox-mcp .

Доступные песочницы

Песочница

Описание

оболочка

Безопасная изолированная среда Linux для запуска облегченных команд, не требующих доступа к сети.

питон

Безопасное выполнение кода Python в защищенной изолированной среде.

ржавчина

Компилируйте и запускайте код Rust в изолированной среде.

сетевые инструменты

Используйте различные сетевые утилиты в изолированной песочнице Linux. Идеально подходит для сетевой диагностики и устранения неполадок. Список доступных инструментов см. на странице https://github.com/jonlabelle/docker-network-tools .

идти

Безопасный запуск кода Go в изолированной среде с доступом к сети.

яваскрипт

Запустите код JavaScript в изолированной среде с помощью Node.js.

аписикс

Запустите облегченный экземпляр Apache APISIX, который можно настроить через файл YAML и с которым можно взаимодействовать через команду curl, предоставленную в файле main.sh. Например, curl -sI http://127.0.0.1:9080/ip .

Ява

Компилировать и запускать код Java в изолированной песочнице. Поддерживает функции предварительного просмотра Java.

[!ВАЖНЫЙ]

Ваша собственная песочница

Вы можете создавать и добавлять собственные песочницы в $XDG_CONFIG_HOME/sandbox-mcp/sandboxes . Песочница — это по сути Dockerfile и конфигурация JSON. Ознакомьтесь с примерами и руководством , чтобы узнать больше.

Разработка

Форк и клон репозитория:

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

Перейдите в каталог:

cd sandbox-mcp

Установить зависимости:

make deps

Создайте проект:

make build

Обновите конфигурацию серверов MCP, чтобы они указывали на локальную сборку:

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

Лицензия

Лицензия Массачусетского технологического института

Tool Schema Changelog

Recent tool additions, removals, and schema changes observed during successful MCP inspections. Dates show when Glama detected each change.

No tool schema history has been recorded yet.

Maintenance

ActivityInactive
ResponsivenessSyncing

Related MCP Connectors

Related MCP Servers

  • A
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    A secure Model Context Protocol server that allows AI assistants and LLM applications to safely execute Python and JavaScript code snippets in containerized environments.
    2
    203
    MIT
  • F
    license
    B
    quality
    D
    maintenance
    A Model Context Protocol server implementation that can be run directly or through Docker, enabling AI assistants to interact with external systems through the MCP standard.
    2
    -

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/pottekkat/sandbox-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server