Python Sandbox

🚀 MCP Sandbox

mcp-sandbox は、Pythonコードの実行と管理に特化した、Dockerベースの安全なサンドボックス環境です。コンテナ化技術を用いて隔離された実行環境を提供し、各タスクが独立して動作することを保証します。このツールはPythonパッケージのインストールと管理をサポートし、生成された様々なファイルタイプ（画像、CSVなど）を処理し、HTTPリンクを通じてこれらのファイルに簡単にアクセスできます。

🚀 クイックスタート

mcp sandbox で試すことができます。

✨ 主な機能

• Dockerによる隔離：実行される各タスクは独立したDockerコンテナ内で実行され、環境の安全性を保証します。
• パッケージ管理：一般的なPythonパッケージ（numpy、pandasなど）のインストールと管理をサポートします。
• ファイル処理：様々なファイルタイプを生成して保存し、HTTPリンクを通じて直接アクセスできます。

📦 インストール

1. リポジトリをクローンします：

   git clone https://github.com/yourusername/mcp-sandbox.git
   

2. プロジェクトディレクトリに移動します：

   cd mcp-sandbox
   

3. サービスを起動します：

   npm run dev
   

💻 使用例

基本的な使用法

以下は利用可能な主なツールとその機能の説明です：

• list_sandboxes()：すべての既存のサンドボックス環境をリストします。
• create_sandbox()：新しいサンドボックス環境を作成し、新しいsandbox_idを返します。
• delete_sandbox(sandbox_id)：指定されたサンドボックス環境を削除します。
• install_package(sandbox_id, package_name)：指定されたサンドボックス内に指定されたPythonパッケージをインストールします。
• check_install_status(sandbox_id, package_name)：指定されたパッケージのインストール状態を確認します。
• execute_code(sandbox_id, code)：指定されたサンドボックス内で提供されたPythonコードを実行し、出力、エラー、および生成されたファイルのリンクを返します。

高度な使用法

以下はサンドボックス環境を操作するサンプルワークフローです：

1. list_sandboxes() を使用して利用可能なサンドボックス環境を確認します。利用可能なサンドボックスがない場合は、create_sandbox() を使用して新しいサンドボックスを作成し、sandbox_idを取得します。
2. install_package(sandbox_id, package_name) を使用して必要なパッケージ（numpy、pandasなど）をインストールします。
3. check_install_status(sandbox_id, package_name) を使用してパッケージのインストール状態を検証します。インストール中の場合は、少し待ってから再度確認してください。
4. execute_code(sandbox_id, code) を使用してコードを実行し、出力、エラー、および生成されたファイルのリンクを取得します。

📚 ドキュメント

Claude用のサンプル設定

以下はClaudeに適したサンプル設定です：

{
  "mcpServers": {
    "mcpSandbox": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "supergateway", "--sse",  "http://localhost:8000/sse"]
    }
  }
}

オンラインデモ用のMCPサンプル設定

{
  "mcpServers": {
    "mcpSandbox": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "supergateway", "--sse",  "http://115.190.87.78/sse?api_key=<API_KEY>"]
    }
  }
}

環境に応じて serverUrl を調整する必要がある場合があります。

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache 2.0 ライセンス の下でライセンスされています。