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Sandbox Mcp

Sandbox Mcp

ローカル
github.com/pottekkatAI・エージェント12276 週間前に更新

Sandbox Mcp について

Sandbox MCP は、LLM クライアントが分離された Docker コンテナ内でコードを実行できるようにする MCP サーバーです。生成されたコードをホストマシン上で直接実行せずに済みます。ローカルで動作し、利用者が独自のサンドボックス環境を作成・設定できます。Codapi に着想を得ています。

主な機能

  1. 01分離された Docker コンテナでのコード実行
  2. 02shell、Python、Go、Rust、Java 向けの組み込みサンドボックス
  3. 03接続確認用の network-tools サンドボックス
  4. 04Dockerfile と JSON で定義するカスタムサンドボックス
  5. 05バイナリのダウンロードまたは Go によるインストール

活用シーン

  1. 01LLM が生成したコードを実行して検証する
  2. 02教育や技術面接でコードの断片をその場で実行する
  3. 03分離されたネットワークツールで接続上の問題を調べる

MCP 対応

本プロジェクトは stdio で動作する MCP サーバーであり、Claude Desktop や Cursor などの MCP クライアントから起動してコード実行環境を利用できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Sandbox MCP ロゴ

GitHub Actions ワークフローのステータス GitHub リリース 最新リリース以降の GitHub コミット数 GitHub ライセンス

Sandbox MCP は、LLM(MCP ホスト/クライアント)が安全に隔離された Docker コンテナ内でコードを実行できるようにする Model Context Protocol(MCP)サーバーです。

LLM はコードの生成が非常に得意ですが、ほとんどの場合、生成したコードを実行できません。そのため、テストされていないコードを直接お使いのマシンで実行することになり、予期しない深刻な結果を招く可能性があります。

LLM にコードを安全にテストするツールを提供すれば、こうした問題を防ぎ、より少ない反復で、より正確なコードを生成できるようになります。

Sandbox MCP は、ローカルで実行されるシンプルな AI ネイティブの MCP サーバーを通じて、誰でも作成・設定できる使いやすい実行環境を LLM に提供します。

Codapi に着想を得ています。一部のサンドボックスは Codapi のサンドボックスと同じです。

使用例

Sandbox MCP は、以下を含むさまざまなタスクに使用できます。

  • 安全なコード実行:LLM が生成したコードを安全に隔離された環境で実行し、信頼できないコードや有害な可能性のあるコードからシステムを保護します。
  • コードのテスト:さまざまな環境で、複数の言語や設定のコードを自動的にテスト・検証してから、大規模なプロジェクトや本番システムに組み込みます。
  • ユーザーコードの検証:ユーザーから送信されたコードやスクリプトを安全に実行・確認し、想定どおりに動作し、悪意のある処理を行わないことを確かめます。
  • ネットワークのトラブルシューティング:隔離されたネットワークツールを使用して、システムを外部にさらすことなく、接続の問題を診断し、エンドポイントをテストし、ネットワークのパフォーマンスを分析します。
  • 教育や面接でのコーディング:学習、指導、技術面接でコードスニペットをすぐにコンパイル・実行し、安全な一時環境で即座にフィードバックを得られます。
  • コードレビューとフィードバックの自動化:LLM がコードを自動的に実行、テスト、レビューし、コードのマージやデプロイの前に実行可能なフィードバックや提案を提供します。

デモ

このデモでは、Sandbox MCP が Claude Desktop と連携する様子を紹介します。

Sandbox MCP のデモ GIF

GIF が見づらい場合は、動画をご覧ください。

インストール

バイナリをダウンロード

お使いのオペレーティングシステム(例:Darwin)とプロセッサアーキテクチャ(arm64)に対応するバイナリを、リリースページからダウンロードできます(sandbox-mcp_Darwin_arm64.tar.gz)。

Go でインストール

前提条件:

  • Go 1.24 以降
go install github.com/pottekkat/sandbox-mcp/cmd/sandbox-mcp@latest

sandbox-mcp バイナリのパスを取得します。

which sandbox-mcp
ソースからビルド

開発セクションをご覧ください。

使用方法

初期化

LLM で sandbox-mcp を使用する前に、設定を初期化する必要があります。

# Create the configuration directory in
# $XDG_CONFIG_HOME/sandbox-mcp and pull
# the default sandboxes from GitHub
sandbox-mcp --pull

# Build the Docker images for the sandboxes
sandbox-mcp --build

メモ

Docker がインストールされ、実行中であることを確認してください。

MCP ホスト/クライアントで使用

Claude Desktop の場合は claude_desktop_config.json に、Cursor IDE の場合は mcp.json に次の内容を追加します。

{
    "mcpServers": {
        "sandbox-mcp": {
            "command": "path/to/sandbox-mcp",
            "args": [
                "--stdio"
            ]
        }
    }
}

メモ

path/to/sandbox-mcp を、sandbox-mcp バイナリの実際のパスに置き換えてください。

利用可能なサンドボックス

サンドボックス説明
shellネットワークアクセスを必要とせず、軽量なコマンドを実行できる、安全で分離された Linux 環境です。
python安全で分離された環境で Python コードを安全に実行します。
rust分離された環境で Rust コードをコンパイルして実行します。
network-tools分離された Linux サンドボックスで、さまざまなネットワークユーティリティを使用できます。ネットワークの診断やトラブルシューティングに最適です。利用可能なツールの一覧は https://github.com/jonlabelle/docker-network-tools を参照してください。
goネットワークアクセスが可能な分離環境で、Go コードを安全に実行します。
javascriptNode.js を使用して、分離された環境で JavaScript コードを実行します。
apisixYAML ファイルで設定でき、main.sh ファイルで提供される curl コマンドを使って操作できる、軽量な Apache APISIX インスタンスを実行します。例:curl -sI http://127.0.0.1:9080/ip。
java分離されたサンドボックスで Java コードをコンパイルして実行します。Java のプレビュー機能に対応しています。

重要

独自のサンドボックス

$XDG_CONFIG_HOME/sandbox-mcp/sandboxes に独自のサンドボックスを作成して追加できます。サンドボックスは基本的に Dockerfile と JSON 設定ファイルで構成されます。詳しくはサンプルとガイドをご覧ください。

開発

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/sandbox-mcp.git

ディレクトリに移動します。

cd sandbox-mcp

依存関係をインストールします。

make deps

プロジェクトをビルドします。

make build

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": {
        "sandbox-mcp": {
            "command": "/path/to/sandbox-mcp/dist/sandbox-mcp",
            "args": [
                "--stdio"
            ]
        }
    }
}

ライセンス

MIT ライセンス

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。