Docker Code Sandbox

🚀 MCP Dockerサンドボックスインタープリタ

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP) を使用した安全なコード実行環境を提供します。Dockerをベースにしたサンドボックスで、AIアシスタントがホストシステムに直接アクセスすることなくコードを実行できます。

🚀 クイックスタート

このMCP Dockerサンドボックスインタープリタを使用することで、安全にコードを実行できます。以下に、使用方法の概要を示します。

graph LR
    A[Claude/Cursor] -->|コードを送信| B[MCPサーバー]
    B -->|コードを実行| C[Dockerサンドボックス]
    C -->|結果を返す| A

✨ 主な機能

• 安全な実行：コードは、厳格なセキュリティ制限が設定された隔離されたDockerコンテナ内で実行されます。
• 多言語対応：現在はPythonがサポートされており、他の言語も容易に拡張可能です。
• リソース制限：CPUとメモリの使用量に制限を設け、リソースの乱用を防止します。
• MCP統合：Model Context Protocolと完全に互換性があります。
• 自動セットアップ：コンテナの作成、依存関係のインストール、およびクリーンアップを自動的に処理します。

📦 インストール

必要条件

• Docker（デスクトップまたはエンジン）
• Python 3.10以上
• MCP SDK (pip install mcp)
• Docker Python SDK (pip install docker)

インストール手順

1. このリポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-docker-interpreter.git
   cd mcp-docker-interpreter
   

2. 仮想環境を作成し、アクティブ化します：

   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Windowsの場合は：.venv\Scripts\activate
   

3. 依存関係をインストールします：

   pip install -r requirements.txt
   

💻 使用例

基本的な使用法

MCPサーバーの起動

以下のコマンドを実行してサーバーを起動します：

# Colimaユーザーの場合：
export DOCKER_HOST="unix:///Users/username/.colima/default/docker.sock"

# サーバーを実行
uv run mcp dev main.py

AIアシスタントとの接続

このMCPサーバーを、Model Context ProtocolをサポートするAIアシスタントに接続できます。

Cursor

Cursorでは、以下の内容をMCP設定に追加します：

{
  "mcpServers": {
    "docker-sandbox": {
      "command": "python",
      "args": ["/絶対パス/到/your/main.py"],
      "env": {
        "DOCKER_HOST": "unix:///path/to/your/docker.sock"
      }
    }
  }
}

パスは実際のファイルパスに置き換えてください。

Claude Desktop

Cursorと同様に、Claude DesktopのMCP設定に構成を追加します。

高度な使用法

このMCPサーバーは、3つの主要なツールを公開しています：

1. initialize_sandbox：コード実行用の新しいDockerコンテナを作成します。

   パラメータ：
   - image: 使用するDockerイメージ（デフォルト："alpine:latest"）
   

2. execute_code：初期化されたサンドボックス内でコードを実行します。

   パラメータ：
   - code: 実行するコード文字列
   - language: コードの言語（デフォルト："python"）
   

3. clean_container：不要になったコンテナをクリーンアップします。

   パラメータ：なし
   

📚 ドキュメント

動作原理

1. 初期化フェーズ：

   • Dockerコンテナを作成し、起動します。
   • 基本的な開発環境を設定します。

2. 実行フェーズ：

   • コードをコンテナに送信します。
   • 指定された言語の環境でコードを実行します。
   • 実行結果またはエラーメッセージを返します。

3. クリーンアップフェーズ：

   • 定期的に不要になったコンテナをチェックし、クリーンアップしてリソースを解放します。

セキュリティ上の考慮事項

• 隔離：すべてのコードは独立したDockerコンテナ内で実行され、悪意のあるコードがホストシステムに影響を与えるのを防ぎます。
• 制限：CPUとメモリの使用量に上限を設定し、リソースの乱用を防止します。
• 監視：異常な動作のプロセスをリアルタイムで監視し、終了することができます。

🔧 技術詳細

• このプロジェクトは、Docker SDK for Pythonをベースに構築されており、強力なコンテナ管理機能を提供します。
• Model Context Protocolと完全に互換性があり、他のMCPツールやサービスとの統合が可能です。