“코드 샌드박스” MCP 서버란 무엇을 하나요?

코드 샌드박스 MCP(Model Context Protocol) 서버는 AI 어시스턴트와 애플리케이션에 코드를 실행할 수 있는 안전하고 격리된 환경을 제공하도록 설계된 전문 도구입니다. Docker 컨테이너화를 활용하여, 사용자가 입력하거나 AI가 생성한 코드를 안전하게 실행할 수 있도록 유연하고 일회용 컨테이너를 관리합니다. 이러한 샌드박스 방식은 높은 보안을 보장하여, 코드가 호스트 시스템에 영향을 주거나 민감한 데이터가 유출되는 것을 막아줍니다. 이 서버는 셸 명령 실행, 파일 전송, 로그 스트리밍 등 다양한 개발 워크플로우를 지원하며, 사용자 지정 또는 직접 선택한 Docker 이미지 안에서 모든 작업이 이루어집니다. MCP 프로토콜을 통해 이러한 기능을 제공함으로써, AI 개발자가 코드를 자동화, 테스트, 안전하게 관리할 수 있도록 지원하며, AI 기반 에이전트와 개발자 도구에 고급 기능을 제공합니다.

프롬프트 목록

저장소나 문서에 명시적으로 언급된 프롬프트 템플릿이 없습니다.

리소스 목록

저장소나 문서에 명시적으로 기술된 MCP 리소스가 없습니다.

도구 목록

• 유연한 컨테이너 관리: 코드를 안전하게 실행하기 위해 격리된 Docker 컨테이너를 생성 및 관리할 수 있습니다.
• 맞춤형 환경 지원: 원하는 Docker 이미지를 실행 환경으로 지정할 수 있어, 특정 언어나 프로젝트 요구에 맞춰 샌드박스를 구성할 수 있습니다.
• 파일 작업: 호스트 시스템과 컨테이너 간 파일 및 디렉토리 전송을 쉽게 지원하여, 컨텍스트 공유 및 영구 저장이 가능합니다.
• 명령 실행: 컨테이너 환경 내에서 임의의 셸 명령 실행을 지원하여, 컴파일, 테스트, 스크립트 실행 등에 유용합니다.
• 실시간 로깅: 컨테이너 로그와 명령 출력을 실시간으로 스트리밍하여 즉각적인 피드백과 디버깅 정보를 제공합니다.

이 MCP 서버의 사용 사례

• 안전한 코드 실행: 신뢰할 수 없거나 사용자가 제출한 코드를 샌드박스 환경에서 실행하여 시스템 손상 및 데이터 유출을 방지합니다.
• 자동화 테스트: 테스트 스위트 실행, 코드 컴파일, 출력 확인 등 모든 작업을 깨끗한 일회용 컨테이너에서 수행하여 재현성과 격리성을 확보합니다.
• AI 에이전트 코딩 작업: AI 어시스턴트가 프로그래밍, 코드 리뷰 등에서 코드를 직접 작성, 수정, 실행할 수 있도록 안전하게 지원합니다.
• 교육 및 실험: 학생이나 사용자가 공동 인프라를 위험에 빠뜨리지 않고 자유롭게 코드를 실험할 수 있도록 안전한 환경을 제공합니다.
• 지속적 통합 파이프라인: CI 시스템과 통합하여, MCP 서버가 관리하는 안전한 컨테이너에서 빌드나 배포 작업을 실행할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. 시스템에 Docker가 설치되어 실행 중인지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일(일반적으로 ~/.windsurf/config.json)을 찾으세요.
3. mcpServers 섹션에 Code Sandbox MCP 서버를 추가하세요:

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

4. 설정 파일을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. Windsurf 대시보드에서 서버가 정상적으로 실행 중인지 확인하세요.

API 키 보안 설정

민감한 키는 환경 변수로 관리하세요:

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

Claude

1. Docker가 실행 중인지 확인하세요.
2. Claude 설정 파일을 엽니다.
3. 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. Claude를 재시작하고 통합이 완료되었는지 확인하세요.

Cursor

1. Docker가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.
2. Cursor 설정 파일을 편집하세요.
3. MCP 서버 설정을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장한 뒤 Cursor를 재시작하세요.

Cline

1. Docker가 설치 및 실행 중인지 확인하세요.
2. Cline 설정 파일을 찾으세요.
3. MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 저장 후 Cline을 재시작하여 적용하세요.

참고: API 키와 같은 민감한 설정 항목은 반드시 환경 변수로 관리하세요. 위의 예시에서 env와 inputs를 어떻게 설정하는지 확인할 수 있습니다.

이 MCP를 플로우에서 사용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 우선 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭하여 설정 패널을 엽니다. system MCP 설정 섹션에서 다음과 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

설정이 완료되면, AI 에이전트가 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능을 사용할 수 있습니다. “code-sandbox"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 URL로 변경하는 것을 잊지 마세요.

개요

의견

이 MCP 서버는 컨테이너화를 이용한 안전한 코드 실행과 실용적인 설치 안내를 제공하며, 개발자 워크플로우에 필수적인 견고한 기능을 갖추고 있습니다. 다만, MCP 프롬프트 템플릿과 리소스 프리미티브에 대한 명확한 문서가 부족하여 일부 MCP 환경에서 바로 활용하기에는 제한이 있을 수 있습니다. 명확한 라이선스, 활발한 개발, 많은 별/포크 수는 신뢰도를 높여줍니다. 루트 및 샘플링 지원은 언급되거나 지원되지 않습니다.

평가: 7/10. 안전한 코드 실행과 개발자 워크플로우에 매우 우수하며, MCP 네이티브 문서 및 리소스/프롬프트 정의가 보강되면 더 좋을 것입니다.

MCP 점수