砂箱 MCP 服务器

一个提供隔离 Docker 环境以执行代码的 MCP 服务器。此服务器允许您：

• 使用任何 Docker 镜像创建容器
• 编写并执行多种编程语言的代码
• 安装包并设置开发环境
• 在隔离的容器中运行命令

先决条件

• Python 3.9 或更高版本
• 已安装并正在运行的 Docker
• uv 包管理器（推荐）
• Docker MCP 服务器（推荐）

安装

1. 克隆此仓库：

git clone <your-repo-url>
cd sandbox_server

2. 创建并激活带有 uv 的虚拟环境：

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

3. 安装依赖项：

uv pip install .

集成到 Claude Desktop

1. 打开 Claude Desktop 的配置文件：

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

2. 添加砂箱服务器的配置：

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

将 /absolute/path/to/sandbox_server 替换为您项目的实际路径。

3. 重新启动 Claude Desktop

使用示例

基本用法

一旦连接到 Claude Desktop，您可以：

1. 创建一个 Python 容器：

你能创建一个 Python 容器并编写一个简单的 "你好，世界" 程序吗？

2. 在不同语言中运行代码：

你能创建一个计算斐波那契数列的 C 程序并在其中运行它吗？

3. 安装包并使用它们：

你能创建一个使用 numpy 生成和绘制一些随机数据的 Python 脚本吗？

保存和重现实验环境

该服务器提供了几种保存和重新实现您的开发环境的方法：

创建持久容器

在创建容器时，可以将其设为持久化：

你能创建一个持久的 Python 容器，安装 numpy 和 pandas 吗？

这将创建一个容器，它：

• 在 Claude Desktop 关闭后仍然运行
• 可以通过 Docker 直接访问
• 保留所有已安装的包和文件

服务器将提供有关如何：

• 使用 docker exec 直接访问容器
• 停止和启动容器
• 当不再需要时删除它的指示

保存容器状态

在设置好环境后，您可以将其保存为一个 Docker 镜像：

你能将当前容器状态保存为名为 'my-ds-env:v1' 的镜像吗？

这将：

1. 创建一个新的 Docker 镜像，包含所有您的：
   • 已安装的包
   • 创建的文件
   • 配置更改
2. 提供有关如何重新使用环境的说明

然后您可以共享此镜像或以它为起点创建新容器：

你能使用 'my-ds-env:v1' 镜像创建一个新容器吗？

导出 Dockerfile

为了使您的环境完全可重复构建，可以生成一个 Dockerfile：

你能导出一个重建此环境的 Dockerfile 吗？

生成的 Dockerfile 包含：

• 基础镜像规范
• 创建的文件
• 额外设置步骤的模板

您可以使用此 Dockerfile 来：

1. 与其他用户共享您的环境设置
2. 对环境进行版本控制
3. 修改和自定义构建过程
4. 部署到不同的系统上

推荐的工具

1. create_container_environment：创建指定镜像的新 Docker 容器
2. create_file_in_container：在容器中创建文件
3. execute_command_in_container：在容器中运行命令
4. save_container_state：将容器状态保存到持久化容器
5. export_dockerfile：导出一个 Docker 文件以创建持久化环境
6. exit_container：关闭容器以清理环境