Code Sandbox MCP Server

Co dělá “Code Sandbox” MCP Server?

Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server je specializovaný nástroj navržený pro poskytnutí bezpečného, izolovaného prostředí pro spouštění kódu AI asistentům a aplikacím. Pomocí kontejnerizace Dockerem umožňuje bezpečné spouštění kódu správou flexibilních, jednorázových kontejnerů, kde běží uživatelský nebo AI-generovaný kód. Tento sandboxový přístup zajišťuje vysokou úroveň bezpečnosti – zabraňuje ovlivnění hostitelského systému či úniku citlivých dat. Server usnadňuje různé vývojářské workflow, včetně spouštění shell příkazů, přenosu souborů a streamování logů, a to vše uvnitř vlastních nebo uživatelem zvolených Docker image. Díky zpřístupnění těchto schopností přes protokol MCP pomáhá Code Sandbox MCP AI vývojářům automatizovat, testovat a spravovat kód bezpečně a efektivně, což odemyká pokročilé možnosti pro AI agenty a vývojářské nástroje.

Seznam promptů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou výslovně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani dokumentaci nejsou výslovně popsány žádné MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• Flexibilní správa kontejnerů: Umožňuje vytváření a správu izolovaných Docker kontejnerů pro bezpečné spouštění kódu.
• Podpora vlastního prostředí: Umožňuje použít libovolný Docker image jako prostředí pro běh kódu, přizpůsobené konkrétním jazykům či potřebám projektu.
• Práce se soubory: Umožňuje snadný přenos souborů a složek mezi hostitelským systémem a kontejnery, sdílení kontextu a trvalé ukládání.
• Spouštění příkazů: Podporuje spouštění libovolných shellových příkazů uvnitř kontejnerizovaného prostředí – vhodné pro kompilaci, testování či spouštění skriptů.
• Logování v reálném čase: Streamuje výstup kontejneru a příkazů v reálném čase a poskytuje okamžitou zpětnou vazbu a informace pro ladění.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Bezpečné spouštění kódu: Spouštění nedůvěryhodného nebo uživatelského kódu v sandboxovém prostředí pro prevenci kompromitace systému a úniku dat.
• Automatizované testování: Spouštění testovacích sad, kompilace kódu a kontrola výstupů v čistých, jednorázových kontejnerech – zajišťuje reprodukovatelnost a izolaci.
• Programátorské úlohy AI agentů: Umožňuje AI asistentům bezpečně psát, upravovat a spouštět kód v rámci programování či code review úloh.
• Vzdělávání a experimentování: Poskytuje studentům nebo uživatelům bezpečné prostředí pro experimenty s kódem bez rizika pro sdílenou infrastrukturu.
• Kontinuální integrační pipeline: Integrace s CI systémy pro spouštění build či deployment kroků v bezpečných kontejnerech spravovaných MCP serverem.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ověřte, že máte na svém systému nainstalovaný a spuštěný Docker.
2. Najděte svůj konfigurační soubor Windsurf (obvykle ~/.windsurf/config.json).
3. Přidejte Code Sandbox MCP Server do sekce mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "code-sandbox": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfigurační soubor a restartujte Windsurf.
5. Ověřte, že server běží a je dostupný přes dashboard Windsurf.

Zabezpečení API klíčů

Citlivé klíče ukládejte do prostředí jako proměnné:

{
  "mcpServers": {
    "code-sandbox": {
      "command": "npx",
      "args": ["@Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Claude

1. Ověřte, že Docker běží.
2. Otevřete konfigurační soubor Claude.
3. Přidejte server následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "code-sandbox": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Restartujte Claude a potvrďte integraci.

Cursor

1. Ujistěte se, že Docker běží.
2. Upravte konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte konfiguraci MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "code-sandbox": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cursor.

Cline

1. Ověřte, že je Docker nainstalovaný a spuštěný.
2. Najděte konfigurační soubor Cline.
3. Přidejte záznam MCP serveru:

   {
     "mcpServers": {
       "code-sandbox": {
         "command": "npx",
         "args": ["@Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp@latest"]
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cline pro použití změn.

Poznámka: Pro správu citlivých údajů, jako jsou API klíče, vždy používejte proměnné prostředí. Viz příklad výše, jak nastavit env a inputs ve vaší konfiguraci.

Jak tento MCP použít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflow FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do svého flow a jejím propojením s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření konfiguračního panelu. Do systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem serveru v tomto JSON formátu:

{
  "code-sandbox": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nastavení bude AI agent schopen tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “code-sandbox” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit adresou vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Tento MCP server poskytuje robustní a zásadní funkčnost pro bezpečné spouštění kódu pomocí kontejnerizace a nabízí praktické instrukce k nasazení. Chybí mu však explicitní dokumentace šablon promptů a MCP resource primitiv, což omezuje jeho okamžitou použitelnost v některých MCP kontextech. Jasná licence, aktivní vývoj a dobrý počet hvězdiček/forků zvyšují jeho důvěryhodnost. Roots a sampling nejsou zmíněny ani podporovány.

Hodnocení: 7/10. Výborný pro bezpečné spouštění kódu a vývojářské workflow, avšak zlepšení by přinesla bohatší MCP-nativní dokumentace a definice zdrojů/promptů.

MCP skóre