cinch について
cinchは、Cinchのインフラ上にあるgVisor隔離コンテナで、AIアシスタントがPythonやJavaScriptを実行するためのMCPサーバーです。実際の実行結果を返し、各実行に新しいサンドボックスを使うため、ローカル環境やネットワークにはアクセスしません。
主な機能
- 01PythonとJavaScriptの実行
- 02gVisor隔離コンテナでの実行
- 03標準出力、標準エラー、終了コードの返却
- 04実行ごとに独立したサンドボックス
- 05ネットワーク、ファイル、リソースへのアクセス制限
活用シーン
- 01生成コードの実際の出力を確認
- 02信頼できないコードを隔離環境で実行
- 03標準ライブラリだけを使うコード片の実行
MCP 対応
MCPサーバーは、PythonまたはJavaScriptのプログラムを実行し、その結果を返す`execute_code`ツールを提供します。
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。
ツール
1掲載時のツール一覧 · 3 週間前に更新
| パラメーター | 型 | 必須 | 説明 |
|---|---|---|---|
| code | string | はい | 標準ライブラリのみを使用した、完全で自己完結したプログラム。結果を stdout に出力する必要があります。 |
| language | enum | いいえ | コードを実行するランタイム。Python 3.12 または Node 20。python | javascript |
詳細
@cinch-codes/mcp
Cinch 用の MCP サーバーです。AI アシスタントがコードを実行できる、実際のサンドボックスを提供します。
これがない場合、アシスタントがコードを書き、実行するのはユーザー自身です。これがあれば、アシスタントがコードを実行して実際の出力を読み取ります。Cinch のインフラ上にある gVisor で隔離されたコンテナ内で実行されるため、ユーザーのマシン、ファイルシステム、ローカルネットワークにはアクセスできません。
実行ごとの従量課金です。最低利用料金はありません。
セットアップ
cinch.codes で API キーを取得し、MCP クライアントにサーバーを追加します。
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": {
"cinch": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@cinch-codes/mcp"],
"env": {
"CINCH_API_KEY": "cinch_live_..."
}
}
}
}
Windows 版 Claude Desktop — 同じファイルを使いますが、Windows では npx を直接起動できないため、cmd /c でラップします。
{
"mcpServers": {
"cinch": {
"command": "cmd",
"args": ["/c", "npx", "-y", "@cinch-codes/mcp"],
"env": {
"CINCH_API_KEY": "cinch_live_..."
}
}
}
}
Claude Code(macOS/Linux):
claude mcp add --scope user cinch -e CINCH_API_KEY=cinch_live_... -- npx -y @cinch-codes/mcp
Claude Code(Windows):
claude mcp add --scope user cinch -e CINCH_API_KEY=cinch_live_... -- cmd /c npx -y @cinch-codes/mcp
Cursor — .cursor/mcp.json。上記の Claude Desktop の設定と同じ形式です。
クライアントを再起動すれば完了です。インストール手順はありません。初回実行時に npx が取得します。
提供する機能
execute_code
自己完結型の Python または JavaScript プログラムを実行し、標準出力、標準エラー、終了コード、実行時間を返します。
| パラメーター | 型 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
code | string | — | 実行する完全なプログラムです。何かを返すには標準出力への出力が必要です。 |
language | python | javascript | python | 実行するランタイムです。 |
呼び出しごとにクリーンなサンドボックスが用意されます。状態は呼び出し間で保持されないため、各コードスニペットは単独で動作する必要があります。
サンドボックス環境
意図的に最小限の環境です。インポートが失敗したときに備えて、事前に確認しておくとよいでしょう。
| ランタイム | Python 3.12、Node 20 |
| パッケージ | 標準ライブラリのみ。 pip や npm のパッケージはインストールされておらず、実行時にもインストールできません。 |
| ネットワーク | なし。 HTTP、DNS、パッケージのインストールはすべて失敗します。 |
| ファイルシステム | ルートは読み取り専用です。/tmp は書き込み可能(64 MB)で、実行終了時に破棄されます。 |
| メモリ | 256 MB |
| CPU | 0.5 コア |
| 実行時間の上限 | 10 秒 |
| 隔離 | gVisor(runsc)、すべてのケイパビリティを削除、特権昇格禁止、非 root ユーザー、プロセス数は最大 64 |
ツールの説明ではこれらすべてをモデルに事前に伝えるため、初回の呼び出しで numpy を使おうとして失敗するのではなく、標準ライブラリのみを使ったコードを作成します。
設定
| 変数 | 必須 | デフォルト | 説明 |
|---|---|---|---|
CINCH_API_KEY | はい | — | Cinch API キーです。 |
CINCH_TIMEOUT_MS | いいえ | 20000 | クライアント側のタイムアウト(ミリ秒)です。いずれにせよ、API による実行時間の上限は 10 秒です。 |
CINCH_BASE_URL | いいえ | https://api.cinch.codes | API エンドポイントを上書きします。 |
トラブルシューティング
Windows:「Failed to connect」が claude mcp list に表示される — cmd /c のラッパーがありません。Windows では npx が直接起動できないバッチスクリプトとして解決されます。上記の Windows 用コマンドを使ってサーバーを追加し直してください。
Windows:npm error ENOENT ... AppData\Roaming\npm — Node のインストールによっては npm のグローバルフォルダーが作成されず、npx がそのフォルダーなしでは実行されません。一度フォルダーを作成してから再試行してください。
mkdir %APPDATA%\npm
サーバーが「CINCH_API_KEY is not set」と表示してすぐ終了する — 環境変数がサーバーに渡されていません。Claude Code では、claude mcp add でサーバー名より前に -e CINCH_API_KEY=... を指定してください。設定ファイルでは、env ブロックが cinch エントリー内にあることを確認してください。
接続エラー全般のデバッグ — サーバーを直接実行すると、一般的なステータスではなく実際のエラーを確認できます。
CINCH_API_KEY=cinch_live_... npx -y @cinch-codes/mcp # macOS/Linux
set CINCH_API_KEY=cinch_live_... && cmd /c npx -y @cinch-codes/mcp # Windows
正常な動作では、cinch-mcp ... ready の後は何も表示されません。MCP サーバーはクライアントからの接続を待機します。それ以外に表示される内容が、実際のエラーです。
サンドボックスでコードを実行する理由
モデルが書いたコードは信頼できないコードです。実行前にレビューされていません。そのコードを自分のマシンで直接実行するのは、ファイルシステム、ネットワーク、認証情報を渡すことを意味します。Cinch はカーネルレベルで隔離された使い捨てのコンテナ内でコードを実行し、出力だけを返します。
注意事項
- Node 18 以降が必要です。
- コンテキストウィンドウを保護するため、各ストリームの出力は 20,000 文字までに制限されています。それを超える内容はマーカー付きで切り捨てられます。
- タイムアウトした実行やゼロ以外のコードで終了した実行は、ツールエラーとして返されるため、アシスタントはコードが失敗したことを認識し、修正できます。
- クレジット不足時の応答は明確に表示され、再試行しないようアシスタントに指示されるため、残高がなくなっても再試行ループにはなりません。
リンク
- cinch.codes
- JS/TS SDK:
@cinch-codes/pangolin - Python SDK:
pangolin-sdk
MIT
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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。