Code Sandbox MCP-Server

Was macht der “Code Sandbox” MCP-Server?

Der Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server ist ein spezialisiertes Tool, das KI-Assistenten und Anwendungen eine sichere, isolierte Umgebung zur Code-Ausführung bietet. Durch Docker-Containerisierung ermöglicht er eine sichere Code-Ausführung, indem er flexible, wegwerfbare Container verwaltet, die vom Nutzer oder von KI generierten Code ausführen. Dieser Sandbox-Ansatz garantiert hohe Sicherheit, da Code das Host-System nicht beeinträchtigen oder sensible Daten verlieren kann. Der Server unterstützt verschiedene Entwicklungs-Workflows, darunter das Ausführen von Shell-Befehlen, das Übertragen von Dateien und das Streamen von Logs – alles innerhalb von benutzerdefinierten oder frei wählbaren Docker-Images. Indem diese Funktionen über das MCP-Protokoll bereitgestellt werden, hilft Code Sandbox MCP KI-Entwicklern, Code sicher und effizient zu automatisieren, zu testen und zu verwalten – und erschließt so fortschrittliche Möglichkeiten für KI-gesteuerte Agenten und Entwickler-Tools.

Liste der Prompts

Im Repository oder in der Dokumentation werden keine Prompt-Vorlagen explizit erwähnt.

Liste der Ressourcen

Im Repository oder in der Dokumentation sind keine expliziten MCP-Ressourcen beschrieben.

Liste der Tools

• Flexibles Container-Management: Ermöglicht die Erstellung und Verwaltung isolierter Docker-Container zur sicheren Code-Ausführung.
• Unterstützung benutzerdefinierter Umgebungen: Sie können jedes Docker-Image als Ausführungsumgebung nutzen und die Sandbox so auf bestimmte Sprachen oder Projekte anpassen.
• Dateioperationen: Erleichtert den einfachen Transfer von Dateien und Verzeichnissen zwischen Host-System und Containern, ermöglicht Kontext-Sharing und persistente Speicherung.
• Befehlsausführung: Unterstützt das Ausführen beliebiger Shell-Befehle innerhalb der Container-Umgebung – nützlich für Kompilierung, Tests oder Skripte.
• Echtzeit-Protokollierung: Streamt Container-Logs und Befehlsausgaben in Echtzeit und liefert sofortiges Feedback und Debugging-Informationen.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

• Sichere Code-Ausführung: Führen Sie nicht vertrauenswürdigen oder vom Nutzer eingereichten Code in einer Sandbox aus, um Systemkompromittierung und Datenlecks zu verhindern.
• Automatisiertes Testen: Führen Sie Test-Suiten aus, kompilieren Sie Code und überprüfen Sie Ausgaben in sauberen, wegwerfbaren Containern – für Reproduzierbarkeit und Isolation.
• KI-Agenten-Programmierung: Erlauben Sie KI-Assistenten, Code sicher zu schreiben, zu ändern und auszuführen – etwa im Rahmen von Programmier- oder Code-Review-Aufgaben.
• Ausbildung und Experimentieren: Bieten Sie Lernenden oder Nutzern sichere Umgebungen, um mit Code zu experimentieren, ohne die geteilte Infrastruktur zu gefährden.
• Continuous Integration Pipelines: Integrieren Sie mit CI-Systemen, um Build- oder Deployment-Schritte in sicheren Containern auszuführen, die vom MCP-Server verwaltet werden.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert und ausgeführt wird.
2. Suchen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (typischerweise ~/.windsurf/config.json).
3. Fügen Sie den Code Sandbox MCP-Server im Abschnitt mcpServers hinzu:

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

4. Speichern Sie die Konfigurationsdatei und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft und über das Windsurf-Dashboard erreichbar ist.

API-Schlüssel absichern

Verwenden Sie Umgebungsvariablen für sensible Schlüssel:

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

Claude

1. Prüfen Sie, dass Docker läuft.
2. Öffnen Sie die Claude-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den Server wie folgt hinzu:

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

4. Starten Sie Claude neu und bestätigen Sie die Integration.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Docker läuft.
2. Bearbeiten Sie die Cursor-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie die MCP-Server-Konfiguration ein:

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

4. Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Cursor neu.

Cline

1. Überprüfen Sie, dass Docker installiert und ausgeführt wird.
2. Suchen Sie die Cline-Konfigurationsdatei.
3. Fügen Sie den MCP-Server-Eintrag hinzu:

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

4. Speichern Sie und starten Sie Cline neu, damit die Änderungen übernommen werden.

Hinweis: Verwenden Sie immer Umgebungsvariablen, um sensible Konfigurationsdaten wie API-Schlüssel zu verwalten. Siehe das obige Beispiel für die Einstellung von env und inputs in Ihrer Konfiguration.

So nutzen Sie dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

Um MCP-Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie sie mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im Abschnitt System-MCP-Konfiguration die Details Ihres MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent dieses MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Fähigkeiten nutzen. Denken Sie daran, “code-sandbox” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP-Server bietet robuste, essenzielle Funktionen für sichere Code-Ausführung per Containerisierung und praxisnahe Einrichtungsanleitungen. Allerdings fehlen explizite Dokumentationen für MCP-Promptvorlagen und Ressourcen-Primitiven, was die sofortige Nutzbarkeit in manchen MCP-Kontexten einschränkt. Die klare Lizenz, aktive Entwicklung sowie eine gute Anzahl an Sternen/Forks erhöhen die Zuverlässigkeit. Roots und Sampling werden nicht erwähnt oder unterstützt.

Bewertung: 7/10. Ausgezeichnet für sichere Code-Ausführung und Entwickler-Workflows, aber es wäre von Vorteil, mehr MCP-native Dokumentation und Ressourcen/Prompt-Definitionen zu haben.

MCP-Score