代码沙箱 MCP 服务器

“代码沙箱” MCP 服务器能做什么？

代码沙箱 MCP（模型上下文协议）服务器是一款为 AI 助手和应用程序提供安全、隔离代码执行环境的专用工具。通过 Docker 容器化技术，它能够安全地运行代码，管理灵活、可丢弃的容器，以运行用户或 AI 生成的代码。这种沙箱方法保证了高度安全性，防止代码影响主机系统或泄露敏感数据。服务器支持多种开发工作流，包括运行 Shell 命令、文件传输和流式日志，所有操作都在自定义或用户选择的 Docker 镜像内完成。通过 MCP 协议暴露这些能力，代码沙箱 MCP 帮助 AI 开发者自动化、安全、高效地测试与管理代码，为 AI 驱动的代理和开发者工具解锁了高级功能。

提示词列表

仓库或文档中未明确提供提示模板。

资源列表

仓库或文档中未明确描述 MCP 资源。

工具列表

• 灵活的容器管理：允许创建和管理隔离的 Docker 容器，实现安全的代码执行。
• 自定义环境支持：可使用任意 Docker 镜像作为执行环境，根据具体语言或项目需求定制沙箱。
• 文件操作：便捷地在主机与容器之间传输文件和目录，实现上下文共享及持久化存储。
• 命令执行：支持在容器环境中运行任意 Shell 命令，适用于编译、测试或运行脚本。
• 实时日志：实时流式输出容器日志和命令结果，便于即时反馈和调试。

主要应用场景

• 安全代码执行：在沙箱环境中运行不受信任或用户提交的代码，防止系统被攻破和数据泄露。
• 自动化测试：在干净、可丢弃的容器中执行测试套件、编译代码和检查输出，确保可复现性与隔离性。
• AI 代理编码任务：让 AI 助手能安全地编写、修改和执行代码，用于编程或代码审查任务。
• 教育与实验：为学生或用户提供安全的代码实验环境，不会影响共享基础设施。
• 持续集成流水线：与 CI 系统集成，在由 MCP 服务器管理的安全容器中运行构建或部署步骤。

如何配置

Windsurf

1. 确保系统已安装并运行 Docker。
2. 定位到你的 Windsurf 配置文件（通常为 ~/.windsurf/config.json）。
3. 在 mcpServers 区块添加代码沙箱 MCP 服务器：

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

4. 保存配置文件并重启 Windsurf。
5. 在 Windsurf 仪表盘验证服务器是否可用。

API 密钥安全

使用环境变量存储敏感密钥：

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

Claude

1. 确认 Docker 正在运行。
2. 打开 Claude 的配置文件。
3. 按如下方式添加服务器：

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

4. 重启 Claude 并确认集成是否成功。

Cursor

1. 确认 Docker 已启动。
2. 编辑 Cursor 配置文件。
3. 插入 MCP 服务器配置：

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

4. 保存更改并重启 Cursor。

Cline

1. 确认已安装并启动 Docker。
2. 寻找 Cline 配置文件。
3. 添加 MCP 服务器条目：

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

4. 保存并重启 Cline 以应用更改。

注意： 始终使用环境变量来管理如 API 密钥等敏感配置项。详见上方如何在配置中设置 env 和 inputs 的示例。

在流程中如何使用 MCP

在 FlowHunt 中使用 MCP

要将 MCP 服务器集成到 FlowHunt 工作流中，先在流程中添加 MCP 组件，并将其连接到你的 AI 代理：

点击 MCP 组件打开配置面板。在系统 MCP 配置部分，使用如下 JSON 格式填入你的 MCP 服务器详情：

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

配置完成后，AI 代理即可作为工具调用该 MCP，具备全部功能和能力。请记得将 “code-sandbox” 替换为你实际的 MCP 服务器名称，并将 URL 替换为你的 MCP 服务器地址。

概览

我们的观点

该 MCP 服务器通过容器化提供了强大且基础的安全代码执行功能，并有实用的配置说明。不过，缺乏对 MCP 提示模板和资源原语的明确文档，限制了其在部分 MCP 场景下的即插即用性。拥有明确的开源协议、活跃的开发和良好的 star/fork 数，提升了其可靠性。未提及 root 和采样支持。

评分：7/10。 非常适合安全代码执行和开发者工作流，若能补充更丰富的 MCP 原生文档及资源/提示定义将更佳。

MCP 评分