Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Agent Workspace MCP

von HrRodanVersion 1.4.134i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.HrRodan/agent-workspace-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

A sandboxed, agentic workspace providing secure filesystem, bash, and uv-powered Python execution.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "agent-workspace": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agent-workspace -- docker run -i --rm ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agent-workspace": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agent-workspace": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto HrRodan bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 87 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32715 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Agent Workspace MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.4.134) kam vor 5 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, First Sale Scout

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
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First Sale Scout

von firstsale.pro

Playbooks and a 14-day checklist for founders winning their first paying customers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

🛡️ Agent Workspace MCP Server

A unified Model Context Protocol (MCP) server providing a highly secure, containerized workspace for Large Language Models (LLMs). It acts as an isolated "agentic playground" where agents can autonomously code, test, and debug without risking the host machine.


✨ Features

  • 🏗️ Full Project Lifecycle: Bootstrap projects with uv init, manage dependencies with uv add, and execute via uv run.
  • 🐚 Secure Bash Access: Execute shell commands with mandatory timeouts and merged output streams.
  • 🚀 Token-Optimized Output: Integrates RTK (Rust Token Killer) to automatically filter and compress run_bash outputs (like ls, git, and test runners), saving 60-90% of LLM context tokens.
  • 📂 Robust Filesystem: Path-traversal protected operations for reading, writing, and searching the workspace.
  • 🛡️ Multi-Layer Security: Non-root execution, dropped capabilities, resource limits, and a read-only root filesystem.
  • ⚡ Precision Editing: Advanced search_and_replace with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run support, and syntax validation for Python, JSON, JSONL, TOML, and YAML.
  • 📊 Real-time Observability: Direct logging to MCP client UI and persistent rotating audit logs.

🏗️ Architecture

flowchart TD

Client["MCP Client (Claude / Cursor)"] -- "stdio (JSON-RPC)" --> FastMCP["FastMCP Server"]

subgraph Sandbox ["Docker Sandbox Container (mcpuser)"] direction TB

FastMCP -. "Intercepts accidental prints" .-> StdioGuard["StdoutRedirector"] FastMCP -. "Application Logs" .-> Logger["Dual Logger (stderr & .mcp/server.log)"]

FastMCP -- "Tool Calls" --> SecurityGuard["Security & Path Validator"]

subgraph Toolset ["Tool Modules"] direction TB SecurityGuard --> FSTools["Filesystem (read, write, list, search)"] SecurityGuard --> EditTools["Editing (search_and_replace)"] SecurityGuard --> ExecTools["Execution (run_bash)"] end

EditTools -- "AST Verification" --> Validator["Syntax Validations (Python, JSON, JSONL, TOML, YAML)"] ExecTools -- "Process Group (Timeout=60s)" --> Shell["/bin/sh Subprocess"] Shell -- "Package Mgt & Checks" --> UV["uv Environment / Ruff"]

FSTools -- "Secure I/O" --> Workspace["/workspace Directory"] EditTools -- "Atomic Writes" --> Workspace Shell -- "Executes within" --> Workspace end

Workspace <--"Volume Mount"--> HostFS["User Host Filesystem"]


📦 Quick Start

1. Pull or Build the Docker Image
# Pull from GHCR

docker pull ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest

OR: Build locally with your host's UID/GID for optimal permissions

docker build --build-arg UID=$(id -u) --build-arg GID=$(id -g) -t agent-workspace-mcp .

2. Programmatic Usage (OpenAI Agents SDK)

Here is a quick boilerplate showing how to use the containerized workspace programmatically using the standard openai-agents SDK:

import asyncio

from agents import Agent, Runner from agents.mcp import MCPServerStdio

async def main():

1. Configure the MCP Server to run via Docker

server = MCPServerStdio( name="Sandboxed Workspace", params={ "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--init",

"--network", "none", # Network Isolation (optional) - see below

"--memory=2g", "--cpus=2.0", "--pids-limit=256", "--cap-drop=ALL", "--security-opt=no-new-privileges:true", "--read-only", "--tmpfs", "/tmp:size=64m", "--tmpfs", "/home/mcpuser/.cache:size=512m", "--user", "1000:1000", # Replace with your host UID:GID "-v", "/path/to/your/projects:/workspace", "ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest", ], }, client_session_timeout_seconds=60.0, )

2. Attach server to the Agent and load the skill instructions (optional)

with open("skills/agent-workspace-mcp/SKILL.md", "r") as f: skill_instructions = f.read()

agent = Agent( name="WorkspaceAgent", instructions=f"You are a coding agent with access to a secure workspace.\n\n{skill_instructions}", mcp_servers=[server], )

3. Execute a workflow

async with server: result = await Runner.run( agent, "Create a python script in the workspace to print the first 10 Fibonacci numbers, then run it." ) print(f"Agent's Final Output:\n{result.final_output}")

if name == "main": asyncio.run(main())

3. Use with MCP Clients (Claude / Cursor)

Add the following configuration to your claude_desktop_config.json or Cursor settings.

{

"mcpServers": { "agent-workspace-mcp": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--init", // "--network", "none", // Network Isolation (optional) - see below "--memory=2g", "--cpus=2.0", "--pids-limit=256", "--cap-drop=ALL", "--security-opt=no-new-privileges:true", "--read-only", "--tmpfs", "/tmp:size=64m", "--tmpfs", "/home/mcpuser/.cache:size=512m", "--user", "1000:1000", "-v", "/path/to/your/projects:/workspace", "ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest" ] } } }

[!IMPORTANT]

Linux Users: Replace 1000:1000 with your actual UID:GID (run id -u and id -g). Claude Desktop does not expand environment variables.

Signal Handling: The --init flag is essential for proper signal forwarding and zombie process reaping.


🛠️ Tool Reference

ToolDescription
read_fileRead text files with optional offset and limit (default: 100 lines).
write_fileCreate files with syntax validation and a 5MB size guard. Refuses to overwrite existing files by default (create_only=True).
list_directoryList contents with [F]ile and [D]irectory prefixes.
search_workspaceFind files by glob pattern with support for exclude_patterns.
run_bashExecute shell commands in /workspace with a 60s timeout. Automatically optimized via RTK to reduce token usage.
search_and_replaceMulti-edit tool with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run mode, and syntax validation (Python, JSON, JSONL, TOML, YAML).

⚙️ Configuration

The server supports the following environment variables (passed via Docker --env):

VariableDefaultDescription
COMMAND_TIMEOUT60Default seconds before run_bash kills a process.
MAX_SEARCH_RESULTS50Maximum results returned by search_workspace.
MAX_READ_SIZE_BYTES1048576Maximum file size for read_file (1MB).
MAX_WRITE_SIZE_BYTES5242880Maximum file size for write_file (5MB).
LOG_LEVELINFOPython logging level (DEBUG, INFO, etc.).

🛡️ Security & Architecture Model

This server employs a defense-in-depth strategy, explicitly separating strict security boundaries from developer experience and operational reliability features.

🔒 Core Security Features

These features are designed to protect the host system and enforce strict isolation boundaries.

  • Kernel Hardening: All Linux capabilities are dropped (--cap-drop=ALL), neutralizing privilege escalation vectors.
  • Immutable Server Code: The /app directory containing the server source and its virtual environment is owned by root and read-only for the mcpuser. This prevents the server from modifying itself or being tampered with via run_bash.
  • Privilege Lockdown: Enforces no-new-privileges:true to prevent any process from gaining elevated rights.
  • Immutable System Core: The container's root filesystem is mounted entirely read-only, providing a second layer of defense against OS-level tampering.
  • Resource Quotas: Hard limitations on CPU, Memory, and PIDs mitigate denial-of-service (DoS) attempts like fork-bombs and host exhaustion.
  • Strict Boundary Enforcement: A robust path validator comprehensively blocks all path traversal attacks outside the designated /workspace.
  • Process & Resource Control: Mandatory command timeouts (default 60s) and strict process group isolation ensure runaway or malicious processes are killed.
  • Memory-Overload Protection: Hard limits on file reads (1MB) and command outputs (50KB) prevent memory exhaustion.
  • Information Leakage Prevention: Internal stack traces and system paths are suppressed and sanitized from tool outputs.
🛠️ Developer Experience & Convenience

Features focused on seamless integration, usability, and reducing friction during agentic workflows.

  • Host-Aligned Non-Root Identity: Runs as mcpuser with UID/GID customizable at build time, eliminating tedious file permission conflicts on host volume mounts.
  • Automatic Token Optimization: Shell commands executed via run_bash are transparently rewritten through RTK to provide ultra-compact, LLM-friendly output without altering underlying command behavior.
  • Intelligent Search Exclusions: High-noise or sensitive directories (.git, .venv) are automatically ignored to keep context windows lean and relevant.
  • Ephemeral Workspaces: Containers are strictly ephemeral (--rm), guaranteeing a clean, predictable slate for every new session without state leaking across connections.
  • Standardized Discovery: Complies with the OCI Image Specification for standardized container ecosystem integration and transparent auditing.
⚙️ Reliability & Safety Mechanisms

Features ensuring the structural integrity of the workspace and providing observability.

  • Pre-Write Syntax Validation: Both write_file and search_and_replace perform in-memory syntax validation for Python, JSON, JSONL, TOML, and YAML before persisting changes, preventing broken code states.
  • Fail-Safe Writing: write_file blocks accidental overwrites of existing files by default and enforces a 5MB size guard to prevent workspace flooding.
  • Atomic File Operations: Edits utilize temp-and-move logic to guarantee file integrity and prevent corruption, even during unexpected interruptions or crashes.
  • Transparent Observability: All tool invocations and state changes are streamed in real-time to the MCP client UI for immediate operator oversight.
🌐 Network Isolation (Optional)

By default, the container has full network access via Docker's bridge network. For maximum isolation, you can completely disable the network stack using --network none:

docker run -i --rm --init \

--network none \ --memory=2g --cpus=2.0 --pids-limit=256 \ --cap-drop=ALL --security-opt=no-new-privileges:true \ --read-only \ --tmpfs /tmp:size=64m \ --tmpfs /home/mcpuser/.cache:size=512m \ --user 1000:1000 \ -v /path/to/your/projects:/workspace \ ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest

This creates a fully air-gapped sandbox — only the loopback interface exists inside the container. All outbound connections (curl, DNS, uv add, etc.) will fail immediately, eliminating data exfiltration and lateral m

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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