Code Sandbox MCP-server

Vad gör “Code Sandbox” MCP-servern?

Code Sandbox MCP (Model Context Protocol) Server är ett specialiserat verktyg skapat för att ge AI-assistenter och applikationer en säker, isolerad miljö för att köra kod. Med hjälp av Docker-containerisering möjliggör den säker kodkörning genom att hantera flexibla, engångs-containrar som kör användar- eller AI-genererad kod. Detta sandboxade tillvägagångssätt garanterar hög säkerhet och förhindrar att kod påverkar värdsystemet eller läcker känslig data. Servern underlättar olika utvecklingsflöden, inklusive körning av shell-kommandon, filöverföringar och loggströmning, allt inuti anpassade eller användarvalda Docker-images. Genom att exponera dessa kapabiliteter via MCP-protokollet hjälper Code Sandbox MCP AI-utvecklare att automatisera, testa och hantera kod säkert och effektivt, och låser upp avancerade funktioner för AI-drivna agenter och utvecklarverktyg.

Lista över prompts

Inga promptmallar nämns uttryckligen i repository eller dokumentation.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i repository eller dokumentation.

Lista över verktyg

• Flexibel containermanagement: Möjliggör skapande och hantering av isolerade Docker-containrar för säker kodkörning.
• Stöd för anpassade miljöer: Möjliggör användning av valfri Docker-image som körmiljö, så att sandboxen kan skräddarsys för specifika språk eller projekt.
• Filoperationer: Underlättar enkel fil- och katalogöverföring mellan värdsystemet och containrar, vilket möjliggör kontextdelning och beständig lagring.
• Kommando-körning: Stöd för att köra godtyckliga shellkommandon inom den containeriserade miljön, användbart för kompilering, testning eller att köra skript.
• Loggning i realtid: Strömmar containerloggar och kommandoutdata direkt, vilket ger omedelbar feedback och felsökningsinformation.

Användningsområden för denna MCP-server

• Säker kodkörning: Kör osäker eller användarinlämnad kod i en sandbox-miljö för att förhindra systemintrång och dataläckor.
• Automatiserade tester: Kör testsuiter, kompilera kod och kontrollera utdata i rena, engångscontainrar, vilket säkerställer reproducerbarhet och isolering.
• Kodningsuppgifter för AI-agent: Låt AI-assistenter skriva, modifiera och köra kod säkert som en del av programmerings- eller kodgranskningsuppgifter.
• Utbildning och experiment: Ge studenter eller användare säkra miljöer för att experimentera med kod utan risk för gemensam infrastruktur.
• Kontinuerlig integrationspipeline: Integrera med CI-system för att köra bygg- eller distributionssteg i säkra containrar hanterade av MCP-servern.

Så här sätter du upp den

Windsurf

1. Kontrollera att Docker är installerat och igång på ditt system.
2. Lokalisera din Windsurf-konfigurationsfil (vanligtvis ~/.windsurf/config.json).
3. Lägg till Code Sandbox MCP-servern i mcpServers-sektionen:

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

4. Spara konfigurationsfilen och starta om Windsurf.
5. Kontrollera att servern körs och är tillgänglig via Windsurf-panelen.

Säkra API-nycklar

Använd miljövariabler för att lagra känsliga nycklar:

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

Claude

1. Kontrollera att Docker är igång.
2. Öppna Claudes konfigurationsfil.
3. Lägg till servern så här:

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

4. Starta om Claude och bekräfta integrationen.

Cursor

1. Kontrollera att Docker är igång.
2. Redigera Cursor-konfigurationsfilen.
3. Lägg in MCP-serverkonfigurationen:

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

4. Spara ändringarna och starta om Cursor.

Cline

1. Kontrollera att Docker är installerat och igång.
2. Leta rätt på Clines konfigurationsfil.
3. Lägg till MCP-servern:

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

4. Spara och starta om Cline för att tillämpa ändringarna.

Obs! Använd alltid miljövariabler för att hantera känsliga konfigurationsuppgifter som API-nycklar. Se exemplet ovan för hur du sätter env och inputs i din konfiguration.

Så använder du MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-flöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange din MCP-serverinformation enligt följande JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapabiliteter. Kom ihåg att ändra “code-sandbox” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätt URL:en med din egen MCP-serveradress.

Översikt

Vår bedömning

Denna MCP-server tillhandahåller robust och grundläggande funktionalitet för säker kodkörning med containerisering samt erbjuder praktiska installationsanvisningar. Dock saknas explicit dokumentation för MCP-promptmallar och resursprimitiver, vilket begränsar dess plug-and-play-användbarhet i vissa MCP-sammanhang. En tydlig licens, aktiv utveckling och gott om stjärnor/forks ökar dess pålitlighet. Roots och sampling nämns eller stöds inte.

Betyg: 7/10. Utmärkt för säker kodkörning och utvecklarflöden, men skulle vinna på mer omfattande MCP-inbyggd dokumentation och resurs-/promptdefinitioner.

MCP-betyg