Code Sandbox MCP Server

Hva gjør “Code Sandbox” MCP Server?

Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server er et spesialisert verktøy designet for å gi AI-assistenter og applikasjoner et sikkert, isolert miljø for å kjøre kode. Ved å bruke Docker-containerisering muliggjør den trygg kodekjøring gjennom håndtering av fleksible, engangscontainere som kjører brukergenerert eller AI-generert kode. Denne sandkassede tilnærmingen sikrer høy sikkerhet ved å forhindre at kode påvirker verts-systemet eller lekker sensitiv data. Serveren tilrettelegger for ulike utviklerarbeidsflyter, inkludert kjøring av skallkommandoer, filoverføring og streaming av logger – alt inne i tilpassede eller brukervalgte Docker-images. Ved å eksponere disse mulighetene gjennom MCP-protokollen hjelper Code Sandbox MCP AI-utviklere med å automatisere, teste og administrere kode sikkert og effektivt, og låser opp avanserte muligheter for AI-drevne agenter og utviklerverktøy.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er eksplisitt nevnt i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet eller dokumentasjonen.

Liste over verktøy

• Fleksibel container-håndtering: Gjør det mulig å opprette og håndtere isolerte Docker-containere for sikker kjøring av kode.
• Støtte for tilpassede miljøer: Gjør det mulig å bruke enhver Docker-image som kjøremiljø, slik at sandkassen kan tilpasses til spesifikke språk eller prosjektbehov.
• Filoperasjoner: Legger til rette for enkel fil- og katalogoverføring mellom verts-system og containere, slik at man kan dele kontekst og ha vedvarende lagring.
• Kommando-kjøring: Støtter kjøring av vilkårlige skallkommandoer inne i det containeriserte miljøet, nyttig for kompilering, testing eller kjøring av skript.
• Sanntidslogging: Strømmer containerlogger og kommando-utdata mens det skjer, og gir umiddelbar tilbakemelding og feilsøkingsinformasjon.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Sikker kodekjøring: Kjør upålitelig eller brukerinnsendt kode i et sandkasset miljø for å hindre systemkompromittering og datalekkasjer.
• Automatisert testing: Kjør testsett, kompiler kode og sjekk utdata i rene, engangscontainere for å sikre reproduserbarhet og isolasjon.
• AI-agenters kodeoppgaver: La AI-assistenter skrive, endre og kjøre kode sikkert som en del av programmerings- eller kodegjennomgangsoppgaver.
• Utdanning og eksperimentering: Gi studenter eller brukere trygge miljøer å eksperimentere med kode uten risiko for felles infrastruktur.
• Kontinuerlig integrasjon-pipelines: Integrer med CI-systemer for å kjøre bygge- eller distribusjonssteg i sikre containere styrt av MCP-serveren.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at Docker er installert og kjører på systemet ditt.
2. Finn Windsurf-konfigurasjonsfilen din (vanligvis ~/.windsurf/config.json).
3. Legg til Code Sandbox MCP-serveren i mcpServers-seksjonen:

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

4. Lagre konfigurasjonsfilen og start Windsurf på nytt.
5. Bekreft at serveren kjører og er tilgjengelig via Windsurf-dashboardet.

Sikre API-nøkler

Bruk miljøvariabler for å lagre sensitive nøkler:

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

Claude

1. Bekreft at Docker kjører.
2. Åpne Claude-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til serveren slik:

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

4. Start Claude på nytt og bekreft integrasjonen.

Cursor

1. Sørg for at Docker er operativt.
2. Rediger Cursor-konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn MCP-serverkonfigurasjonen:

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

4. Lagre endringene og start Cursor på nytt.

Cline

1. Bekreft at Docker er installert og kjører.
2. Finn Cline-konfigurasjonsfilen.
3. Legg til MCP-serveroppføringen:

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

4. Lagre og start Cline på nytt for å bruke endringene.

Merk: Bruk alltid miljøvariabler for å håndtere sensitive konfigurasjonselementer som API-nøkler. Se eksempelet over for hvordan du setter env og inputs i konfigurasjonen din.

Slik bruker du denne MCP-en i flows

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge MCP-komponenten til flowen din og koble den til AI-agenten:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “code-sandbox” til det faktiske navnet på MCP-serveren din, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Denne MCP-serveren gir robust og essensiell funksjonalitet for sikker kodekjøring ved hjelp av containerisering, og tilbyr praktiske oppsettsinstruksjoner. Den mangler imidlertid eksplisitt dokumentasjon for MCP-prompt-maler og ressursprimitiver, noe som begrenser dens direkte plug-and-play-bruk i enkelte MCP-kontekster. Tilstedeværelsen av en klar lisens, aktiv utvikling og et godt antall stjerner/forks øker påliteligheten. Roots og sampling er ikke nevnt eller støttet.

Vurdering: 7/10. Utmerket for sikker kodekjøring og utviklerarbeidsflyter, men ville hatt fordel av rikere MCP-native dokumentasjon og ressurs-/promptdefinisjoner.

MCP-score