Hopx Ai Sandboxes

HOPX MCP Server

HOPX 向けの Model Context Protocol（MCP）サーバーです。AI アシスタントが、分離されたクラウドコンテナ内でコードを実行できるようにします。

MCP 名： io.github.hopx-ai/hopx-mcp

インストール

uvx hopx-mcp

API キーは hopx.ai で取得してください。

機能

• 分離されたコンテナ内で Python、JavaScript、Bash、Go を実行
• pandas、numpy、matplotlib（プリインストール済み）を使用したデータ分析
• ファイル操作とシステムコマンド
• バックグラウンドプロセスと長時間実行タスク

コンテナは使用後、自動的に破棄されます。

設定

API キーの取得

hopx.ai でサインアップしてください。

IDE の設定

MCP サーバーの設定を IDE に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用方法

クイック実行

execute_code_isolated(
    code='print("Hello, World!")',
    language='python',
    timeout=30
)

戻り値：

{
    'stdout': 'Hello, World!\n',
    'exit_code': 0,
    'execution_time': 0.123,
    'sandbox_id': '1762778786mxaco6r2'
}

永続サンドボックス

同じ環境で複数の操作を行う場合：

# Create sandbox
sandbox = create_sandbox(
    template_id='code-interpreter',
    timeout_seconds=3600
)

sandbox_id = sandbox['id']

# Run operations
execute_code(sandbox_id, 'import pandas as pd')
execute_code(sandbox_id, 'df = pd.read_csv("data.csv")')
file_write(sandbox_id, '/workspace/output.txt', 'results')
content = file_read(sandbox_id, '/workspace/output.txt')

# Cleanup
delete_sandbox(sandbox_id)

利用可能なツール

サンドボックス管理：

• create_sandbox() - サンドボックスを作成
• list_sandboxes() - サンドボックスを一覧表示
• delete_sandbox() - サンドボックスを終了

コード実行：

• execute_code_isolated() - 1 回限りの実行（推奨）
• execute_code() - 既存のサンドボックス内で実行
• execute_code_background() - 長時間実行タスク
• execute_code_async() - 30 分以上のタスク向け Webhook コールバック

ファイル操作：

• file_read()、file_write()、file_list()
• file_exists()、file_remove()、file_mkdir()

コマンド：

• run_command() - シェルコマンドを実行
• run_command_background() - バックグラウンドプロセス

環境：

• env_get()、env_set()、env_clear()

対応言語

• Python 3.11+ - pandas、numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn、requests
• JavaScript/Node.js 20 - 標準ライブラリ
• Bash - Unix ユーティリティ、git、curl、wget
• Go - コンパイルに対応

特長

• サンドボックスの作成：約200ms
• コンテナの起動：約0.1秒
• 自動クリーンアップ：600秒（設定可能）
• インターネットアクセス：デフォルトで有効
• 分離：実行ごとに完全に分離
• 認証：JWT ベース

環境変数

必須：

HOPX_API_KEY=your-api-key

任意：

HOPX_BASE_URL=https://api.hopx.dev  # default

トラブルシューティング

「401 Unauthorized」

API キーが設定されていないか、無効です。

解決方法：

echo $HOPX_API_KEY  # Verify key is set

「Template not found」

テンプレート名が無効です。

解決方法：

templates = list_templates(limit=20)  # Browse available templates

初回実行が遅い

コンテナは作成後、初期化に約3秒かかります。

原因： VM 認証のセットアップ
解決方法： 2回目以降の操作はすぐに実行されます

制限事項

• 同期実行：最大300秒
• サンドボックスの存続期間：デフォルトで10分（設定可能）
• テンプレートごとに対応言語が異なります

セキュリティ

保護対策：

• ローカルシステムはコンテナの実行環境から分離されています
• コンテナ同士は分離されています
• 自動クリーンアップによりリソースリークを防止します
• サンドボックスごとに JWT 認証を行います

注意事項：

• コンテナはデフォルトでインターネットにアクセスできます
• コードは HOPX クラウドで実行されます
• 機密データについては、セキュリティポリシーに従ってください

サポート

• ドキュメント：docs.hopx.ai
• 問題：GitHub
• メール：[email protected]

ライセンス

MIT Licenseです。詳細はLICENSEをご覧ください。

HOPX 利用規約：hopx.ai/terms

技術的な詳細

以下を使用して構築されています：

• hopx-ai SDK v0.2.7
• FastMCP フレームワーク
• Model Context Protocol

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