MCP代码沙箱

你是否曾经希望AI能够在安全的隔离环境中执行代码，而不影响你的主机系统？今天要介绍的开源项目MCP代码沙箱，正是为了实现这个目标而设计的。它是一个MCP服务器，用于在Docker容器内执行代码时创建安全的代码沙箱环境，为AI应用程序提供安全且隔离的代码运行环境。

项目基本信息

一、项目介绍

MCP代码沙箱是一个让AI能够在Docker容器内安全执行代码的MCP工具。它提供隔离的代码执行环境，支持文件操作和命令执行。

这个服务器提供了以下工具：

• sandbox_initialize：初始化新的沙箱容器
• copy_project：将目录复制到沙箱
• write_file：向沙箱写入文件
• sandbox_exec：在沙箱中执行命令
• copy_file：将单个文件复制到沙箱
• sandbox_stop：停止并移除沙箱容器
• containers://{id}/logs：获取容器日志资源

二、核心优势

安全隔离

基于Docker容器，完全隔离执行环境。

自定义镜像

支持使用任何Docker镜像作为执行环境。

文件操作

支持文件和目录的复制、写入。

实时日志

流式传输容器日志和命令输出。

跨平台

支持Linux、macOS和Windows。

三、适用场景

安全代码执行

在不信任的环境中安全运行AI生成的代码。

测试环境

为测试创建隔离的临时环境。

依赖安装

在容器中安装软件包，不影响主机。

多版本测试

使用不同镜像测试不同环境。

四、安装教程

系统要求

安装步骤

第一步：快速安装

Linux/macOS：

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

Windows PowerShell：

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

第二步：手动安装

从发布页面下载二进制文件，放在PATH目录下，设置可执行权限。

第三步：配置Claude Desktop

找到配置文件，添加：

macOS：

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

Windows：

{
  "mcpServers": {
    "code-sandbox-mcp": {
      "command": "C:\\path\\to\\code-sandbox-mcp.exe",
      "args": []
    }
  }
}

五、使用示例

示例1：初始化沙箱

用户指令：“创建一个Python沙箱环境”

AI会调用sandbox_initialize：

{
  "image": "python:3.12-slim-bookworm"
}

示例2：复制项目

{
  "container_id": "abc123",
  "local_src_dir": "/path/to/project",
  "dest_dir": "/workspace"
}

示例3：写入文件

{
  "container_id": "abc123",
  "file_name": "script.py",
  "file_contents": "print('Hello World')",
  "dest_dir": "/workspace"
}

示例4：执行命令

{
  "container_id": "abc123",
  "commands": ["python script.py"]
}

示例5：获取日志

资源路径：containers://abc123/logs

示例6：停止沙箱

{
  "container_id": "abc123"
}

六、默认镜像

默认使用python:3.12-slim-bookworm镜像，可通过image参数自定义。

七、常见问题

问题1：Docker未安装

解决方案：安装Docker Desktop或Docker Engine。

问题2：权限不足

解决方案：将用户添加到docker组，或使用sudo。

问题3：容器无法启动

解决方案：检查镜像是否存在，网络是否正常。

问题4：文件复制失败

解决方案：检查本地路径是否存在。

问题5：命令执行超时

解决方案：检查命令是否正确，容器资源是否充足。

八、总结

MCP代码沙箱是一个让AI能够在Docker容器内安全执行代码的MCP工具，提供隔离的代码执行环境。

这个项目的最大价值在于：

1. 安全隔离：基于Docker容器
2. 自定义镜像：支持任何Docker镜像
3. 完整操作：文件复制、命令执行
4. 实时日志：流式输出
5. MIT许可证：可自由使用

如果你需要让AI安全地执行代码，MCP代码沙箱是一个非常实用的工具。