aiproxy/mcp-servers/local/code-sandbox

代码沙盒 MCP 🐳

一个在 Docker 容器内执行代码的安全沙盒环境。此 MCP 服务器为 AI 应用程序提供了一个安全隔离的代码运行环境，通过容器化技术确保安全性。

🌟 特性

• 灵活的容器管理：创建和管理用于代码执行的隔离 Docker 容器
• 自定义环境支持：使用任何 Docker 镜像作为执行环境
• 文件操作：在主机和容器之间轻松传输文件和目录
• 命令执行：在容器化环境中运行任何 shell 命令
• 实时日志：实时流式传输容器日志和命令输出
• 自动更新：内置更新检查和自动二进制文件更新
• 多平台支持：支持 Linux、macOS 和 Windows

🚀 安装

前置要求

• 已安装并运行 Docker
  • Linux 安装 Docker
  • macOS 安装 Docker Desktop
  • Windows 安装 Docker Desktop

快速安装

Linux、MacOS

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp/main/install.sh | bash

Windows

# 在 PowerShell 中运行
irm https://raw.githubusercontent.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp/main/install.ps1 | iex

安装程序将：

1. 检查 Docker 安装
2. 下载适合您系统的二进制文件
3. 创建必要的配置文件

手动安装

1. 从发布页面下载适合您平台的最新版本
2. 将二进制文件放在 PATH 目录中

3. 使其可执行（仅限类 Unix 系统）：

   chmod +x code-sandbox-mcp
   

🛠️ 可用工具

sandbox_initialize

初始化用于代码执行的新计算环境。 基于指定的 Docker 镜像创建容器。

参数：

• image（字符串，可选）：用作基础环境的 Docker 镜像
  • 默认值：'python:3.12-slim-bookworm'

返回：

• container_id，可与其他工具一起使用来与此环境交互

copy_project

将目录复制到沙盒文件系统。

参数：

• container_id（字符串，必需）：初始化调用返回的容器 ID
• local_src_dir（字符串，必需）：本地文件系统中目录的路径
• dest_dir（字符串，可选）：在沙盒环境中保存源目录的路径

write_file

将文件写入沙盒文件系统。

参数：

• container_id（字符串，必需）：初始化调用返回的容器 ID
• file_name（字符串，必需）：要创建的文件名
• file_contents（字符串，必需）：要写入文件的内容
• dest_dir（字符串，可选）：创建文件的目录（默认：${WORKDIR}）

sandbox_exec

在沙盒环境中执行命令。

参数：

• container_id（字符串，必需）：初始化调用返回的容器 ID
• commands（数组，必需）：在沙盒环境中运行的命令列表
  • 示例：["apt-get update", "pip install numpy", "python script.py"]

copy_file

将单个文件复制到沙盒文件系统。

参数：

• container_id（字符串，必需）：初始化调用返回的容器 ID
• local_src_file（字符串，必需）：本地文件系统中文件的路径
• dest_path（字符串，可选）：在沙盒环境中保存文件的路径

sandbox_stop

停止并移除正在运行的容器沙盒。

参数：

• container_id（字符串，必需）：要停止和移除的容器 ID

描述： 优雅地停止指定容器（超时时间 10 秒）并移除它及其卷。

容器日志资源

提供访问容器日志的动态资源。

资源路径： containers://{id}/logs
MIME 类型： text/plain
描述： 将指定容器的所有容器日志作为单个文本资源返回。

🔐 安全特性

• 使用 Docker 容器的隔离执行环境
• 通过 Docker 容器约束进行资源限制
• 分离的标准输出和标准错误流

🔧 配置

Claude Desktop

安装程序会自动创建配置文件。如果您需要手动配置：

Linux

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

macOS

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

Windows

// %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，请将它们配置为使用 code-sandbox-mcp 二进制文件作为代码执行后端。