Code Sandbox MCP 🐳

一个在Docker容器内执行代码的安全沙箱环境。此MCP服务器为AI应用程序提供了一个安全且隔离的运行代码环境，并通过容器化来维护安全性。

🌟 特性

• 灵活的容器管理：创建并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镜像作为您的执行环境
• 文件操作：轻松地在主机和容器之间传输文件和目录
• 命令执行：在容器化的环境中运行任何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：内置的更新检查和自动二进制更新
• 多平台支持：支持Linux、macOS和Windows

🚀 安装

预备条件

• 已安装并正在运行的Docker
  • 为Linux安装Docker
  • 为macOS安装Docker Desktop
  • 为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是否已安装
2. 下载适用于您系统的适当二进制文件
3. 创建必要的配置文件

手动安装

1. 从发布页面下载适用于您平台的最新版本
2. 将二进制文件放置在PATH中的目录下
3. 使其可执行（仅限类Unix系统）：

   chmod +x code-sandbox-mcp
   

🛠️ 可用工具

sandbox_initialize

初始化一个新的计算环境以执行代码。 基于指定的Docker镜像创建一个容器。

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：

• 可与其他工具一起使用的container_id，以与该环境交互

copy_project

将一个目录复制到沙箱文件系统中。

参数：

• container_id (字符串，必需)：从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)：保存源目录在沙箱环境中的路径

write_file

将文件写入沙箱文件系统中。

参数：

• container_id (字符串，必需)：从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

在沙箱环境中执行命令。

参数：

• container_id (字符串，必需)：从初始化调用返回的容器ID
• commands (数组，必需)：要在沙箱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箱文件系统中。

参数：

• container_id (字符串，必需)：从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)：在沙箱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箱。

参数：

• container_id (字符串，必需)：要停止并移除的容器ID

描述： 优雅地停止指定的容器，超时时间为10秒，并移除它及其卷。

容器日志资源

一个动态资源，提供对容器日志的访问。

资源路径： containers://{id}/logs
MIME类型： text/plain
描述： 返回指定容器的所有日志作为一个单一的文本资源。

🔐 安全特性

• 使用Docker容器实现隔离执行环境
• 通过Docker容器限制实现资源限制
• 分离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它：

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，请配置它们使用code-sandbox-mcp二进制文件作为其代码执行后端。

🛠️ 开发

如果您想本地构建项目或为其开发做出贡献，请参阅DEVELOPMENT.md。

📝 许可证

本项目根据MIT许可证授权 - 详情见LICENSE文件。