Code Sandbox MCP Server

Hvad gør “Code Sandbox” MCP Server?

Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server er et specialiseret værktøj designet til at give AI-assistenter og applikationer et sikkert, isoleret miljø til at køre kode. Ved hjælp af Docker-containerisering muliggør den sikker kodeeksekvering ved at håndtere fleksible, engangscontainere, der kører bruger- eller AI-genereret kode. Denne sandboxede tilgang sikrer høj sikkerhed og forhindrer, at kode påvirker værtsmaskinen eller lækker følsomme data. Serveren understøtter forskellige udviklingsworkflows, herunder kørsel af shell-kommandoer, filoverførsler og streaming af logs – alt sammen inde i brugerdefinerede eller bruger-valgte Docker-images. Ved at udstille disse funktioner gennem MCP-protokollen hjælper Code Sandbox MCP AI-udviklere med at automatisere, teste og håndtere kode sikkert og effektivt, og åbner avancerede muligheder for AI-baserede agenter og udviklerværktøjer.

Liste over Prompts

Ingen prompt-skabeloner er eksplicit nævnt i repoet eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer er beskrevet i repoet eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• Fleksibel containerstyring: Gør det muligt at oprette og håndtere isolerede Docker-containere til sikker kodeeksekvering.
• Brugerdefineret miljø-understøttelse: Giver mulighed for at bruge ethvert Docker-image som eksekveringsmiljø, så sandkassen kan tilpasses specifikke sprog eller projektbehov.
• Filoperationer: Understøtter nem fil- og mappeoverførsel mellem værtsmaskine og containere, hvilket muliggør deling af kontekst og vedvarende lagring.
• Kommandoeksekvering: Understøtter kørsel af vilkårlige shell-kommandoer i det containeriserede miljø, nyttigt til kompilering, test eller afvikling af scripts.
• Realtids-logging: Streamer container-logs og kommandooutput, mens de sker, hvilket giver øjeblikkelig feedback og fejlsøgningsinformation.

Anvendelsesområder for denne MCP Server

• Sikker kodeeksekvering: Kør upålidelig eller brugerindsendt kode i et sandbox-miljø for at forhindre kompromittering af systemet og datalæk.
• Automatiseret test: Kør testsuiter, kompiler kode og tjek output i rene, engangscontainere for at sikre reproducerbarhed og isolation.
• AI-agent kodningsopgaver: Giv AI-assistenter mulighed for at skrive, ændre og køre kode sikkert som led i programmerings- eller code review-opgaver.
• Uddannelse og eksperimentering: Giv studerende eller brugere sikre miljøer til at eksperimentere med kode uden risiko for fælles infrastruktur.
• CI/CD-pipelines: Integrér med CI-systemer for at køre build- eller deploy-trin i sikre containere styret af MCP-serveren.

Sådan opsætter du det

Windsurf

1. Sørg for, at Docker er installeret og kører på dit system.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (typisk ~/.windsurf/config.json).
3. Tilføj Code Sandbox MCP Server til sektionen mcpServers:

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

4. Gem konfigurationsfilen og genstart Windsurf.
5. Bekræft, at serveren kører og er tilgængelig via Windsurf-dashboardet.

Sikring af API-nøgler

Brug miljøvariabler til at gemme følsomme nøgler:

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

Claude

1. Bekræft, at Docker kører.
2. Åbn Claude-konfigurationsfilen.
3. Tilføj serveren således:

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

4. Genstart Claude og bekræft integrationen.

Cursor

1. Sørg for, at Docker kører.
2. Rediger Cursor-konfigurationsfilen.
3. Indsæt MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Gem ændringer og genstart Cursor.

Cline

1. Bekræft, at Docker er installeret og kører.
2. Find Cline-konfigurationsfilen.
3. Tilføj MCP-serverposten:

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

4. Gem og genstart Cline for at anvende ændringerne.

Bemærk: Brug altid miljøvariabler til at håndtere følsomme konfigurationselementer som API-nøgler. Se eksemplet ovenfor for, hvordan du sætter env og inputs i din konfiguration.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “code-sandbox” til navnet på din MCP-server og udskift URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP-server leverer robust, essentiel funktionalitet til sikker kodeeksekvering ved hjælp af containerisering og tilbyder praktiske opsætningsvejledninger. Dog mangler der eksplicit dokumentation for MCP prompt-skabeloner og ressourceprimitiver, hvilket begrænser dens direkte plug-and-play-brugbarhed i nogle MCP-sammenhænge. Tilstedeværelsen af en klar licens, aktiv udvikling og et godt antal stjerner/forks øger dog dens troværdighed. Roots og sampling nævnes ikke eller understøttes ikke.

Bedømmelse: 7/10. Fremragende til sikker kodeeksekvering og udvikler-workflows, men ville have fordel af mere omfattende MCP-native dokumentation og ressource/prompt-definitioner.

MCP Score