Code Sandbox MCP 🐳

Code Sandbox MCP 🐳

Docker コンテナ内でコードを実行するための、安全なサンドボックス環境です。この MCP サーバーは、コンテナ化によってセキュリティを維持しながら、AI アプリケーションにコードを実行するための安全で分離された環境を提供します。

🌟 特長

• 柔軟なコンテナ管理：コード実行用の分離された Docker コンテナを作成・管理できます
• カスタム環境のサポート：実行環境として任意の Docker イメージを使用できます
• ファイル操作：ホストとコンテナ間でファイルやディレクトリを簡単に転送できます
• コマンド実行：コンテナ環境内で任意のシェルコマンドを実行できます
• リアルタイムログ：コンテナのログとコマンドの出力をリアルタイムでストリーミングします
• 自動アップデート：アップデートの確認機能とバイナリの自動更新機能を内蔵しています
• マルチプラットフォーム：Linux、macOS、Windows をサポートしています

🚀 インストール

前提条件

• Docker がインストールされ、実行されていること
  • Linux 用 Docker のインストール
  • macOS 用 Docker Desktop のインストール
  • Windows 用 Docker Desktop のインストール

クイックインストール

Linux、MacOS

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp/main/install.sh | bash

Windows

# Run in PowerShell
irm https://raw.githubusercontent.com/Automata-Labs-team/code-sandbox-mcp/main/install.ps1 | iex

インストーラーは次の処理を行います：

1. Docker がインストールされているか確認します
2. お使いのシステムに適したバイナリをダウンロードします
3. 必要な設定ファイルを作成します

手動インストール

1. リリースページから、お使いのプラットフォーム用の最新リリースをダウンロードします
2. バイナリを PATH 内のディレクトリに配置します
3. 実行可能にします（Unix 系システムのみ）：

   chmod +x code-sandbox-mcp
   

🛠️ 利用可能なツール

sandbox_initialize

コード実行用の新しいコンピューティング環境を初期化します。 指定した Docker イメージを基にコンテナを作成します。

パラメーター：

• image（string、任意）：ベース環境として使用する Docker イメージ
  • デフォルト：'python:3.12-slim-bookworm'

戻り値：

• この環境を操作するために他のツールで使用できる container_id

copy_project

ディレクトリをサンドボックスのファイルシステムにコピーします。

パラメーター：

• container_id（string、必須）：初期化時に返されたコンテナの ID
• local_src_dir（string、必須）：ローカルファイルシステム上のディレクトリのパス
• dest_dir（string、任意）：サンドボックス環境内で src ディレクトリを保存するパス

write_file

ファイルをサンドボックスのファイルシステムに書き込みます。

パラメーター：

• container_id（string、必須）：初期化時に返されたコンテナの ID
• file_name（string、必須）：作成するファイルの名前
• file_contents（string、必須）：ファイルに書き込む内容
• dest_dir（string、任意）：ファイルを作成するディレクトリ（デフォルト：${WORKDIR}）

sandbox_exec

サンドボックス環境内でコマンドを実行します。

パラメーター：

• container_id（string、必須）：初期化時に返されたコンテナの ID
• commands（array、必須）：サンドボックス環境内で実行するコマンドのリスト
  • 例：["apt-get update", "pip install numpy", "python script.py"]

copy_file

単一のファイルをサンドボックスのファイルシステムにコピーします。

パラメーター：

• container_id（string、必須）：初期化時に返されたコンテナの ID
• local_src_file（string、必須）：ローカルファイルシステム上のファイルのパス
• dest_path（string、任意）：サンドボックス環境内でファイルを保存するパス

sandbox_stop

実行中のコンテナサンドボックスを停止して削除します。

パラメーター：

• container_id（string、必須）：停止して削除するコンテナの ID

説明： 指定したコンテナを 10 秒のタイムアウトで正常に停止し、そのボリュームとともに削除します。

コンテナログリソース

コンテナログへのアクセスを提供する動的リソースです。

リソースパス： containers://{id}/logs
MIME タイプ： text/plain
説明： 指定したコンテナのすべてのログを、単一のテキストリソースとして返します。

🔐 セキュリティ機能

• Docker コンテナを使用した分離実行環境
• Docker コンテナの制約によるリソース制限
• stdout と stderr の個別ストリーム

🔧 設定

Claude Desktop

インストーラーが設定ファイルを自動的に作成します。手動で設定する必要がある場合は、以下を参照してください。

Linux

// ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "/path/to/code-sandbox-mcp",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

macOS

// ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "/path/to/code-sandbox-mcp",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

Windows

// %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
    "mcpServers": {
        "code-sandbox-mcp": {
            "command": "C:\\path\\to\\code-sandbox-mcp.exe",
            "args": [],
            "env": {}
        }
    }
}

その他の AI アプリケーション

MCP サーバーに対応した他の AI アプリケーションでは、コード実行バックエンドとして code-sandbox-mcp バイナリを使用するように設定してください。

🛠️ 開発

プロジェクトをローカルでビルドする場合や、開発に貢献する場合は、DEVELOPMENT.md を参照してください。

📝 ライセンス

このプロジェクトは MIT License の下でライセンスされています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。