Docker Sandbox

🚀 砂箱 MCP 服務器

砂箱 MCP 服務器為您提供隔離的 Docker 環境，用於執行代碼。它具備以下強大功能：

• 支持使用任意 Docker 鏡像創建容器。
• 允許編寫並執行多種編程語言的代碼。
• 可安裝包並設置開發環境。
• 能在隔離的容器中運行命令。

🚀 快速開始

先決條件

• 需安裝 Python 3.9 或更高版本。
• 要安裝並運行 Docker。
• 推薦使用 uv 包管理器。
• 推薦使用 Docker MCP 服務器。

安裝步驟

1. 克隆此倉庫：

git clone <your-repo-url>
cd sandbox_server

2. 創建並激活帶有 uv 的虛擬環境：

uv venv
source .venv/bin/activate  # 在 Unix/MacOS 上
# 或在 Windows 上：
#.venv\Scripts\activate

3. 安裝依賴項：

uv pip install .

集成到 Claude Desktop

1. 打開 Claude Desktop 的配置文件：

• macOS：~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows：%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json%

2. 添加砂箱服務器的配置：

{
    "mcpServers": {
        "sandbox": {
            "command": "uv",
            "args": [
                "--directory",
                "/absolute/path/to/sandbox_server",
                "run",
                "sandbox_server.py"
            ],
            "env": {
                "PYTHONPATH": "/absolute/path/to/sandbox_server"
            }
        }
    }
}

請將 /absolute/path/to/sandbox_server 替換為您項目的實際路徑。

3. 重新啟動 Claude Desktop

💻 使用示例

基礎用法

一旦連接到 Claude Desktop，您可以進行以下操作：

你能創建一個 Python 容器並編寫一個簡單的 "你好，世界" 程序嗎？

你能創建一個計算斐波那契數列的 C 程序並在其中運行它嗎？

你能創建一個使用 numpy 生成和繪製一些隨機數據的 Python 腳本嗎？

高級用法

保存和重現實驗環境

該服務器提供了多種保存和重新實現開發環境的方法：

• 創建持久容器 在創建容器時，可將其設為持久化：

你能創建一個持久的 Python 容器，安裝 numpy 和 pandas 嗎？

這樣創建的容器具有以下特點：

• 在 Claude Desktop 關閉後仍然運行。

• 可以通過 Docker 直接訪問。

• 保留所有已安裝的包和文件。 服務器會提供有關如何使用 docker exec 直接訪問容器、停止和啟動容器以及刪除容器的指示。

• 保存容器狀態 在設置好環境後，可將其保存為一個 Docker 鏡像：

你能將當前容器狀態保存為名為 'my-ds-env:v1' 的鏡像嗎？

這將完成以下操作：

1. 創建一個新的 Docker 鏡像，包含所有已安裝的包、創建的文件和配置更改。
2. 提供有關如何重新使用環境的說明。 之後，您可以使用該鏡像創建新容器：

你能使用 'my-ds-env:v1' 鏡像創建一個新容器嗎？

• 導出 Dockerfile 為了使環境完全可重複構建，可生成一個 Dockerfile：

你能導出一個重建此環境的 Dockerfile 嗎？

生成的 Dockerfile 包含基礎鏡像規範、創建的文件以及額外設置步驟的模板。您可以使用此 Dockerfile 與其他用戶共享環境設置、對環境進行版本控制、修改和自定義構建過程以及部署到不同的系統上。

推薦的工具

1. create_container_environment：創建指定鏡像的新 Docker 容器。
2. create_file_in_container：在容器中創建文件。
3. execute_command_in_container：在容器中運行命令。
4. save_container_state：將容器狀態保存到持久化容器。
5. export_dockerfile：導出一個 Docker 文件以創建持久化環境。
6. exit_container：關閉容器以清理環境。