MCP

🚀 HOPX MCP Server

HOPX のためのModel Context Protocol (MCP) サーバーです。AIアシスタントが分離されたクラウドコンテナ内でコードを実行できるようにします。

MCP名: io.github.hopx-ai/hopx-mcp

🚀 クイックスタート

このセクションでは、HOPX MCP Serverの基本的な使い方を説明します。

📦 インストール

以下のコマンドを使用してインストールします。

uvx hopx-mcp

APIキーは hopx.ai で取得してください。

✨ 主な機能

• 分離されたコンテナ内でPython、JavaScript、Bash、Goを実行
• pandas、numpy、matplotlib（事前インストール済み）を使用したデータ分析
• ファイル操作とシステムコマンド
• バックグラウンドプロセスと長時間実行タスク

使用後、コンテナは自動的に破棄されます。

📚 ドキュメント

設定

APIキーの取得

hopx.ai でサインアップしてください。

IDEの設定

IDEにMCPサーバーの設定を追加します。

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": ["hopx-mcp"],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

使用方法

即時実行

execute_code_isolated(
    code='print("Hello, World!")',
    language='python',
    timeout=30
)

戻り値:

{
    'stdout': 'Hello, World!\n',
    'exit_code': 0,
    'execution_time': 0.123,
    'sandbox_id': '1762778786mxaco6r2'
}

永続的なサンドボックス

同じ環境で複数の操作を行う場合:

# サンドボックスを作成
sandbox = create_sandbox(
    template_id='code-interpreter',
    timeout_seconds=3600
)

sandbox_id = sandbox['id']

# 操作を実行
execute_code(sandbox_id, 'import pandas as pd')
execute_code(sandbox_id, 'df = pd.read_csv("data.csv")')
file_write(sandbox_id, '/workspace/output.txt', 'results')
content = file_read(sandbox_id, '/workspace/output.txt')

# クリーンアップ
delete_sandbox(sandbox_id)

利用可能なツール

サンドボックス管理:

• create_sandbox() - サンドボックスを作成
• list_sandboxes() - サンドボックスを一覧表示
• delete_sandbox() - サンドボックスを終了

コード実行:

• execute_code_isolated() - ワンショット実行（推奨）
• execute_code() - 既存のサンドボックス内で実行
• execute_code_background() - 長時間実行タスク
• execute_code_async() - 30分以上のタスクのWebhookコールバック

ファイル操作:

• file_read(), file_write(), file_list()
• file_exists(), file_remove(), file_mkdir()

コマンド:

• run_command() - シェルコマンドを実行
• run_command_background() - バックグラウンドプロセス

環境:

• env_get(), env_set(), env_clear()

サポートされる言語

• Python 3.11+ - pandas、numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn、requests
• JavaScript/Node.js 20 - 標準ライブラリ
• Bash - Unixユーティリティ、git、curl、wget
• Go - コンパイルサポート

特徴

• サンドボックス作成: ~200ms
• コンテナ起動: ~0.1s
• 自動クリーンアップ: 600s（設定可能）
• インターネットアクセス: デフォルトで有効
• 分離: 実行ごとに完全分離
• 認証: JWTベース

環境変数

必須:

HOPX_API_KEY=your-api-key

オプション:

HOPX_BASE_URL=https://api.hopx.dev  # デフォルト

トラブルシューティング

"401 Unauthorized"

APIキーが設定されていないか、無効です。

解決策:

echo $HOPX_API_KEY  # キーが設定されていることを確認

"Template not found"

テンプレート名が無効です。

解決策:

templates = list_templates(limit=20)  # 利用可能なテンプレートを表示

初回実行が遅い

コンテナは作成後約3秒で初期化されます。

原因: VM認証の設定 解決策: その後の操作は即座に実行されます。

制限事項

• 同期実行: 最大300秒
• サンドボックスの生存期間: デフォルト10分（設定可能）
• テンプレート固有の言語サポート

セキュリティ

保護:

• ローカルシステムはコンテナ実行から分離されています。
• コンテナは互いに分離されています。
• 自動クリーンアップによりリソースリークが防止されます。
• サンドボックスごとにJWT認証が行われます。

考慮事項:

• コンテナはデフォルトでインターネットアクセスが有効です。
• コードはHOPXクラウドで実行されます。
• 機密データについては、セキュリティポリシーに従ってください。

サポート

• ドキュメント: docs.hopx.ai
• 問題報告: GitHub
• メール: support@hopx.ai

📄 ライセンス

MITライセンスです。詳細は LICENSE を参照してください。

HOPXの利用規約: hopx.ai/terms

🔧 技術詳細

以下の技術を使用して構築されています。

• hopx-ai SDK v0.2.7
• FastMCP フレームワーク
• Model Context Protocol

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