Python Sandbox MCP Server

Python Sandbox MCP Server

LLM が分離された Docker コンテナ内で Python コードを安全に実行できる、セキュアな Python コード実行サーバーです。サーバーは以下をサポートしています。

• 標準出力を取得する通常の Python コード実行
• PNG 画像を生成する Matplotlib プロット
• Snekbox Docker コンテナによる安全なサンドボックス化
• Server-Sent Events（SSE）を使用したリアルタイム通信

開発

開発を始めるには、以下の手順に従ってください。

ステップ 1：リポジトリをクローンする

リポジトリをフォークしてクローンします。

git clone https://github.com/username/python_sandbox_mcp_server.git

プロジェクトディレクトリに移動します。

cd python_sandbox_mcp_server

ステップ 2：依存関係をインストールする

必要な依存関係をインストールします。

uv add -r requirements.txt

ステップ 3：Python Sandbox をビルドする

Snekbox コンテナイメージをプルします。

docker pull ghcr.io/python-discord/snekbox:latest

セキュリティパラメーターを指定してコンテナを起動します。

docker run -d --ipc=none --privileged -p 8060:8060 ghcr.io/python-discord/snekbox

追加の依存関係をインストールします（任意）。

• 追加の Python パッケージが必要な場合は、次のようにインストールできます。

docker exec <container_id> /bin/sh -c \
    'PYTHONUSERBASE=/snekbox/user_base /snekbox/python/default/bin/python -m pip install --user <package_name>'

• <container_id> を実行中の Snekbox コンテナの ID に、<package_name> をインストールするパッケージ名に置き換えてください。

ステップ 4：MCP サーバーの設定を更新する

ローカルビルドを参照するように、MCP サーバーの設定を更新します。

{
  "mcpServers": {
    "python-sandbox-sse": {
      "command": "mcp-proxy",
      "args": [
        "http://localhost:8060/eval"
      ],
      "ssePath": "/eval"
    }
  }
}

設定

サーバーは、以下の環境変数を使用するか、Config クラスを変更して設定できます。

• MCP_SERVER_NAME：サーバー識別子（デフォルト：「python-sandbox-mcp-sse」）
• SNEKBOX_URL：Snekbox API エンドポイント（デフォルト：「http://localhost:8060/eval」）
• TEMP_DIR：一時ファイルを保存するディレクトリ

ライセンス

MIT ライセンス