Serveur MCP Code Sandbox

À quoi sert le serveur MCP “Code Sandbox” ?

Le serveur MCP (Model Context Protocol) Code Sandbox est un outil spécialisé conçu pour fournir aux assistants IA et aux applications un environnement sécurisé et isolé pour l’exécution de code. Grâce à la containerisation Docker, il permet une exécution sûre du code en gérant des conteneurs flexibles et jetables qui exécutent du code généré par l’utilisateur ou l’IA. Cette approche sandboxée garantit une sécurité élevée, empêchant le code d’affecter le système hôte ou de divulguer des données sensibles. Le serveur facilite divers workflows de développement, notamment l’exécution de commandes shell, le transfert de fichiers et le streaming des logs, le tout à l’intérieur d’images Docker personnalisées ou choisies par l’utilisateur. En exposant ces capacités via le protocole MCP, Code Sandbox MCP aide les développeurs IA à automatiser, tester et gérer du code en toute sécurité et efficacité, ouvrant des possibilités avancées pour les agents IA et les outils développeur.

Liste des Prompts

Aucun modèle de prompt n’est explicitement mentionné dans le dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans le dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• Gestion flexible des conteneurs : permet la création et la gestion de conteneurs Docker isolés pour exécuter du code en toute sécurité.
• Prise en charge d’environnements personnalisés : possibilité d’utiliser n’importe quelle image Docker comme environnement d’exécution, pour adapter le sandbox à un langage ou projet particulier.
• Opérations sur fichiers : facilite les transferts de fichiers et de dossiers entre le système hôte et les conteneurs, permettant le partage de contexte et le stockage persistant.
• Exécution de commandes : permet d’exécuter des commandes shell arbitraires dans l’environnement conteneurisé, utile pour compiler, tester ou lancer des scripts.
• Journalisation en temps réel : diffuse les logs des conteneurs et la sortie des commandes en direct, offrant un retour immédiat et des informations de débogage.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Exécution sécurisée de code : exécutez du code non fiable ou soumis par l’utilisateur dans un environnement sandboxé pour éviter tout risque système et fuite de données.
• Tests automatisés : lancez des suites de tests, compilez du code et vérifiez les sorties dans des conteneurs propres et jetables, garantissant la reproductibilité et l’isolation.
• Tâches de codage d’agents IA : permet aux assistants IA d’écrire, modifier et exécuter du code en toute sécurité dans le cadre de tâches de programmation ou de revue de code.
• Éducation et expérimentation : proposez aux étudiants ou utilisateurs des environnements sûrs pour expérimenter du code sans risque pour l’infrastructure partagée.
• Pipelines d’intégration continue : s’intègre aux systèmes CI pour exécuter des étapes de build ou de déploiement dans des conteneurs sécurisés gérés par le serveur MCP.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que Docker est installé et en cours d’exécution sur votre système.
2. Repérez votre fichier de configuration Windsurf (généralement ~/.windsurf/config.json).
3. Ajoutez le serveur Code Sandbox MCP à la section mcpServers :

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

4. Enregistrez le fichier de configuration puis redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne et est accessible via le tableau de bord Windsurf.

Sécurisation des clés API

Utilisez des variables d’environnement pour stocker les clés sensibles :

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

Claude

1. Vérifiez que Docker fonctionne.
2. Ouvrez le fichier de configuration de Claude.
3. Ajoutez le serveur ainsi :

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

4. Redémarrez Claude et confirmez l’intégration.

Cursor

1. Assurez-vous que Docker est opérationnel.
2. Modifiez le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez la configuration du serveur MCP :

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

4. Enregistrez les modifications et redémarrez Cursor.

Cline

1. Vérifiez que Docker est installé et en cours d’exécution.
2. Repérez le fichier de configuration de Cline.
3. Ajoutez l’entrée du serveur MCP :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cline pour appliquer les changements.

Remarque : Utilisez toujours des variables d’environnement pour gérer les éléments de configuration sensibles comme les clés API. Voir l’exemple ci-dessus pour paramétrer env et inputs dans votre configuration.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “code-sandbox” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par l’adresse de votre propre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP fournit des fonctionnalités robustes et essentielles pour l’exécution sécurisée de code via la containerisation, et propose des instructions de configuration pratiques. Cependant, il manque une documentation explicite sur les modèles de prompts MCP et les primitives de ressource, ce qui limite son usage plug-and-play direct dans certains contextes MCP. La présence d’une licence claire, d’un développement actif, et d’un bon nombre d’étoiles/forks renforce sa fiabilité. Les roots et le sampling ne sont pas mentionnés ni pris en charge.

Note : 7/10. Excellent pour l’exécution sécurisée de code et les workflows développeur, mais bénéficierait d’une documentation MCP-native plus riche et de définitions de ressources/prompts.

Score MCP