Ipybox

🚀 ipybox

ipyboxは、IPythonとDockerに基づく軽量で安全なPythonコード実行サンドボックスです。これを使用すると、コンピューター上でローカルに、または任意の環境でリモートに実行することができます。ipyboxは、データ分析や、freeactエージェントのようなコードアクションの実行など、安全にコードを実行する必要があるAIエージェント向けに設計されています。

🚀 クイックスタート

ipyboxは、IPythonとDockerを利用したPythonコード実行サンドボックスで、安全にコードを実行できます。ローカルまたはリモート環境での実行が可能で、AIエージェントにも最適です。

✨ 主な機能

• Dockerコンテナ内での安全なコード実行
• 設定可能なファイアウォールによるネットワークアクセスの制限
• IPythonカーネルを使用したステートフルなコード実行
• コード実行出力のリアルタイムストリーミング
• ビルド時またはランタイムでのPythonパッケージのインストール
• 可視化ライブラリで生成されたプロットの返却
• AIエージェント統合のためのMCPサーバーインターフェースの公開
• 生成されたクライアントコードを介したMCPサーバーの呼び出し
• ローカルまたはリモートの柔軟なデプロイオプション
• 実行環境を管理するためのasyncio API

📚 ドキュメント

• ユーザーガイド
• APIドキュメント

💻 使用例

基本的な使用法

ipybox Pythonパッケージをインストールします。

pip install ipybox

ipyboxコンテナ内でコードを実行します。

import asyncio
from ipybox import ExecutionClient, ExecutionContainer

async def main():
    async with ExecutionContainer(tag="ghcr.io/gradion-ai/ipybox") as container:
        async with ExecutionClient(port=container.executor_port) as client:
            result = await client.execute("print('Hello, world!')")
            print(f"Output: {result.text}")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🔧 技術詳細

ipyboxはMCPサーバーとしてインストールすることができます。

{
  "mcpServers": {
    "ipybox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["ipybox", "mcp"]
    }
  }
}