Server MCP Code Sandbox

Cosa fa il server MCP “Code Sandbox”?

Il server MCP Code Sandbox (Model Context Protocol) è uno strumento specializzato progettato per offrire ad assistenti AI e applicazioni un ambiente sicuro e isolato per l’esecuzione del codice. Utilizzando la containerizzazione Docker, consente l’esecuzione sicura del codice gestendo container flessibili e usa e getta che eseguono codice generato dall’utente o dall’AI. Questo approccio sandbox garantisce un alto livello di sicurezza, impedendo al codice di influenzare il sistema host o di divulgare dati sensibili. Il server facilita diversi workflow di sviluppo, inclusa l’esecuzione di comandi shell, il trasferimento di file e lo streaming dei log, tutto all’interno di immagini Docker personalizzate o scelte dall’utente. Esporre queste funzionalità tramite il protocollo MCP aiuta gli sviluppatori AI ad automatizzare, testare e gestire codice in modo sicuro ed efficiente, sbloccando capacità avanzate per agenti AI e strumenti di sviluppo.

Elenco dei Prompt

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Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository o nella documentazione.

Elenco degli Strumenti

• Gestione flessibile dei container: consente la creazione e la gestione di container Docker isolati per l’esecuzione sicura del codice.
• Supporto per ambienti personalizzati: permette di usare qualsiasi immagine Docker come ambiente di esecuzione, adattando la sandbox alle esigenze di linguaggio o di progetto.
• Operazioni sui file: facilita il trasferimento di file e directory tra il sistema host e i container, consentendo la condivisione del contesto e la memorizzazione persistente.
• Esecuzione di comandi: supporta l’esecuzione di comandi shell arbitrari nell’ambiente containerizzato, utile per compilare, testare o eseguire script.
• Log in tempo reale: trasmette i log dei container e l’output dei comandi in tempo reale, fornendo feedback immediato e informazioni di debug.

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Casi d’uso di questo server MCP

• Esecuzione sicura del codice: esegui codice non affidabile o inviato da utenti in un ambiente isolato per prevenire compromissioni di sistema e fughe di dati.
• Test automatizzati: esegui suite di test, compila codice e verifica gli output in container puliti e usa e getta, garantendo riproducibilità e isolamento.
• Attività di codifica per agenti AI: permetti agli assistenti AI di scrivere, modificare ed eseguire codice in sicurezza come parte di task di programmazione o code review.
• Educazione e sperimentazione: offri a studenti o utenti ambienti sicuri in cui sperimentare con il codice senza rischi per l’infrastruttura condivisa.
• Pipeline di integrazione continua: integra con sistemi CI per eseguire build o step di deploy in container sicuri gestiti dal server MCP.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati che Docker sia installato e attivo sul tuo sistema.
2. Individua il file di configurazione di Windsurf (tipicamente ~/.windsurf/config.json).
3. Aggiungi il server MCP Code Sandbox nella sezione mcpServers:

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

4. Salva il file di configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione e accessibile tramite la dashboard di Windsurf.

Protezione delle API Key

Utilizza variabili d’ambiente per memorizzare le chiavi sensibili:

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

Claude

1. Verifica che Docker sia in esecuzione.
2. Apri il file di configurazione di Claude.
3. Aggiungi il server come segue:

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

4. Riavvia Claude e conferma l’integrazione.

Cursor

1. Assicurati che Docker sia operativo.
2. Modifica il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci la configurazione del server MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cursor.

Cline

1. Verifica che Docker sia installato e in esecuzione.
2. Trova il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi la voce relativa al server MCP:

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

4. Salva e riavvia Cline per applicare le modifiche.

Nota: Utilizza sempre variabili d’ambiente per gestire elementi di configurazione sensibili come le API key. Vedi l’esempio sopra per come impostare env e inputs nella tua configurazione.

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricordati di cambiare “code-sandbox” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Questo server MCP offre funzionalità robuste ed essenziali per l’esecuzione sicura di codice tramite containerizzazione, con istruzioni pratiche di configurazione. Tuttavia, manca una documentazione esplicita per template di prompt MCP e primitive di risorsa, il che ne limita l’usabilità plug-and-play in alcuni contesti MCP. La presenza di una licenza chiara, sviluppo attivo e un buon numero di stelle/fork ne accresce l’affidabilità. Roots e sampling non sono menzionati né supportati.

Valutazione: 7/10. Eccellente per l’esecuzione sicura di codice e workflow di sviluppo, ma beneficerebbe di una documentazione più ricca su risorse/prompt MCP-nativi.

MCP Score