Wat doet de “Code Sandbox” MCP Server?

De Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server is een gespecialiseerd hulpmiddel dat ontworpen is om AI-assistenten en applicaties te voorzien van een veilige, geïsoleerde omgeving voor code-uitvoering. Door Docker-containerisatie maakt het veilige code-uitvoering mogelijk door flexibele, wegwerpbare containers te beheren waarin gebruikers- of AI-gegenereerde code draait. Deze sandboxbenadering waarborgt hoge beveiliging en voorkomt dat code het hostsysteem beïnvloedt of gevoelige data lekt. De server faciliteert diverse ontwikkelworkflows, zoals het uitvoeren van shell-commando’s, het overzetten van bestanden en het streamen van logs, allemaal binnen aangepaste of door de gebruiker gekozen Docker-images. Door deze mogelijkheden via het MCP-protocol aan te bieden, helpt Code Sandbox MCP AI-ontwikkelaars om code veilig en efficiënt te automatiseren, testen en beheren, en zo geavanceerde mogelijkheden te ontsluiten voor AI-gedreven agents en ontwikkelaarstools.

Lijst van Prompts

Er worden geen prompt-templates expliciet vermeld in de repository of documentatie.

Lijst van Resources

Er worden geen expliciete MCP-resources beschreven in de repository of documentatie.

Lijst van Tools

• Flexibel Containerbeheer: Maakt het mogelijk om geïsoleerde Docker-containers aan te maken en te beheren voor veilige code-uitvoering.
• Ondersteuning voor Aangepaste Omgevingen: Stelt je in staat elke Docker-image als uitvoeringsomgeving te gebruiken, afgestemd op specifieke talen of projectbehoeften.
• Bestandsoperaties: Maakt eenvoudige overdracht van bestanden en mappen tussen het hostsysteem en containers mogelijk, voor contextdeling en persistente opslag.
• Commando-uitvoering: Ondersteunt het uitvoeren van willekeurige shell-commando’s binnen de gecontaineriseerde omgeving, handig voor compileren, testen of het draaien van scripts.
• Real-time Logging: Streamt containerlogs en commando-uitvoer direct, voor directe feedback en debuginformatie.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Veilige Code-uitvoering: Voer onbetrouwbare of door gebruikers ingediende code uit in een sandboxomgeving om systeemcompromittering en datalekken te voorkomen.
• Geautomatiseerd Testen: Voer test-suites uit, compileer code en controleer uitkomsten in schone, wegwerpbare containers om reproduceerbaarheid en isolatie te waarborgen.
• AI-agent Coderingstaken: Laat AI-assistenten veilig code schrijven, aanpassen en uitvoeren als onderdeel van programmeer- of code-reviewtaken.
• Educatie en Experimentatie: Bied studenten of gebruikers veilige omgevingen om met code te experimenteren zonder risico voor gedeelde infrastructuur.
• Continue Integratiepijplijnen: Integreer met CI-systemen om build- of deploymentstappen uit te voeren in veilige containers beheerd door de MCP-server.

Hoe stel je het in

Windsurf

1. Zorg dat Docker is geïnstalleerd en actief op je systeem.
2. Zoek je Windsurf-configuratiebestand (meestal ~/.windsurf/config.json).
3. Voeg de Code Sandbox MCP Server toe aan de sectie mcpServers:

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

4. Sla het configuratiebestand op en herstart Windsurf.
5. Controleer of de server draait en toegankelijk is via het Windsurf-dashboard.

API-sleutels beveiligen

Gebruik omgevingsvariabelen om gevoelige sleutels op te slaan:

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

Claude

1. Controleer of Docker actief is.
2. Open het Claude-configuratiebestand.
3. Voeg de server als volgt toe:

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

4. Herstart Claude en bevestig de integratie.

Cursor

1. Controleer of Docker actief is.
2. Bewerk het Cursor-configuratiebestand.
3. Voeg de MCP-serverconfiguratie toe:

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

4. Sla de wijzigingen op en herstart Cursor.

Cline

1. Controleer of Docker geïnstalleerd en actief is.
2. Zoek het Cline-configuratiebestand.
3. Voeg de MCP-server toe:

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

4. Sla op en herstart Cline om de wijzigingen toe te passen.

Let op: Gebruik altijd omgevingsvariabelen voor het beheren van gevoelige configuratie-items zoals API-sleutels. Zie het bovenstaande voorbeeld voor hoe je env en inputs in je configuratie instelt.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, voeg je het MCP-component toe aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem-MCP-configuratiesectie je MCP-servergegevens in met het volgende JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “code-sandbox” te veranderen naar de daadwerkelijke naam van jouw MCP-server en de URL naar jouw eigen MCP-server-URL.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP-server biedt robuuste, essentiële functionaliteit voor veilige code-uitvoering via containerisatie, en geeft praktische installatie-instructies. Er is echter geen expliciete documentatie voor MCP-prompt-templates en resourceprimitieven, wat de directe plug-and-play bruikbaarheid in sommige MCP-contexten beperkt. De aanwezigheid van een duidelijke licentie, actieve ontwikkeling en een goed aantal sterren/forks verhoogt de betrouwbaarheid. Roots en sampling worden niet genoemd of ondersteund.

Beoordeling: 7/10. Uitstekend voor veilige code-uitvoering en ontwikkelaarsworkflows, maar zou baat hebben bij rijkere MCP-native documentatie en resource/prompt-definities.

MCP Score