Sandbox Env MCP

Name: Sandbox Env MCP
Author: hs3434

von hs3434Version 0.3.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.hs3434/sandbox-env-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Persistent Docker/SSH sandbox for AI agents: shell exec, file ops, audit log.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: Entwicklertools

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

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "sandbox-env": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sandbox-env-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sandbox-env -- uvx sandbox-env-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "sandbox-env": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sandbox-env-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "sandbox-env": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sandbox-env-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 hs3434 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 Entwicklertoolsi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 1396 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 35 % der anderen 1396 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 1396 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 Sandbox Env 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 (0.3.1) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen

Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen

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Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten

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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.

sandbox-mcp

MCP server that gives AI agents a real working environment: persistent shells, a filesystem, and multi-machine management — backed by Docker containers or remote SSH hosts.

Features

Persistent shells — stateful bash or PowerShell sessions that survive across tool calls. Set env vars, activate venvs, change directories, and they stay.
Multi-machine — manage several Docker containers and SSH hosts simultaneously. Each has its own isolated workspace and shell pool.
Full filesystem access — read, write, patch, and search files on any target machine. All writes are atomic (temp-file + rename).
Zero-config startup — creates a default Docker container automatically on first run. One command, ready to go.
Progressive discovery — env tool exposes capabilities step by step. Agents call env(action="help") to see what's available.
Docker lifecycle — create, stop, start, restart, remove containers. Build images, inspect configs, commit state, view logs.
SSH remote access — connect to Linux and Windows machines over SSH. Windows targets get automatic code-page probing.
Safety net — sensitive-path warnings (.ssh, .aws, .env*) without blocking access. Pre-write syntax lint for JSON/YAML/TOML.
Audit trail — every tool call is logged with timestamps, parameters, and outcomes. Queryable from within the agent session.

Quick start

pip install sandbox-env-mcp

stdio — for Claude Desktop, Cline, Continue

sandbox-mcp

HTTP — for remote agents

sandbox-mcp-http

On first run a default container (python:3.14-slim, named admin) starts automatically with a persistent bash shell. No other setup.

Requirements: Python 3.12+, Docker SDK, running Docker daemon. SSH mode needs openssh-client.

Tools

All tools target the default machine unless an explicit machine parameter is passed.

Tool	What it does
`shell_exec`	Run a command in a persistent shell. Blocks until the command finishes (`wait=true`, 10 s timeout) or fire-and-forget with `wait=false`.
`shell_read`	Read buffered output from a running or finished command.
`shell_new`	Create a fresh shell on a machine. Returns a `shell_id`.
`shell_remove`	Terminate and remove a shell by `shell_id`.
`shell_list`	List all shells with state, machine, uptime, last command.
`write_stdin`	Write raw bytes to a running shell — interrupt with Ctrl-C (`\x03`) or feed input to interactive programs like `read` / `Read-Host`. On Windows/PowerShell, Ctrl-C is unsupported (pipe mode has no terminal driver); kill the shell instead.
`machine_list`	List all registered machines with backend, status, purpose, shell count.
`default_set`	Set the default machine or default shell for a machine.
`file_read`	Read a file with line numbers. Supports offset + limit pagination.
`file_write`	Write content atomically. Creates parent directories automatically.
`file_patch`	Targeted edits with fuzzy matching. `mode=replace` (find-and-replace) or `mode=patch` (unified diff).
`file_search`	Search file contents (ripgrep) or find files (glob). Sorted by modification time.
`env`	Progressive-discovery portal. Start with `env(action="help")`.

audit_query is exposed when the audit log is a SQLite database — it lets the agent search historical tool calls.

Shell states

Every shell is in one of four states:

State	What it means	What the agent can do
`init`	Shell just created; booting up. Times out → `terminated` at 10 s.	Wait — `shell_exec` returns an error until ready.
`ready`	At a prompt, accepting commands.	Send commands, read output, write stdin.
`waiting`	A command is running.	Poll output with `shell_read`. Send Ctrl-C with `write_stdin`.
`terminated`	Shell process exited (signal, exit, timeout, broken pipe). Last output is preserved.	Read remaining output, then `shell_remove` + `shell_new` to continue. Default shells are never auto-replaced.

Key shell_exec parameters:

wait (default true): block until the command completes.
timeout (default 10 s): on expiry returns status="waiting" with a hint to switch to wait=false + shell_read for long-running commands.
max_output (default 50000 bytes): caps returned output; excess is shown as the tail (last N bytes).

env actions

env(action="help") lists what's available. env(action="help", topic=" ") returns full docs for a specific action.

Always available

Action	Params	Description
`help`	`topic?`	List actions or get docs for one.
`status`	—	Default machine, machines, shells.
`list_targets`	—	Pre-defined SSH targets from config.
`machine_list`	—	Registered machines.
`shell_list`	`machine?`	Shells, optionally filtered.
`shell_new`	`machine?`, `purpose?`	New shell session.
`shell_remove`	`shell_id`	Terminate and remove.
`default_set`	`machine` or `shell_id`	Set default machine or shell.

Docker

Action	Required params	Description
`docker_run`	`name`, `image`, `purpose`	Create/start container. Reattaches on name collision.
`docker_ps`	—	List managed containers.
`docker_images`	—	List all images on daemon.
`docker_image_history`	`image`	Layer-by-layer build history.
`docker_build`	`image_tag`, `machine`	Build from a Dockerfile in `/workspace`.
`docker_commit`	`machine`, `image_tag`	Commit container as new image.
`docker_stop`	`machine`	Stop (state preserved).
`docker_start`	`machine`	Start a stopped container.
`docker_remove`	`machine`	Stop + remove container and its shells.
`docker_inspect`	`machine`	Curated config. `kind=image` for images.
`docker_logs`	`machine`	Logs with `tail`, `since`, `until`.
`docker_diff`	`machine`	Filesystem changes vs image.
`docker_stats`	`machine`	CPU/memory/network/IO snapshot.
`docker_restart`	`machine`	Stop + start + verify.

SSH

Action	Required params	Description
`connect`	`name`	Connect to a configured target.
`close`	`name`	Disconnect and unregister.

Available when [ssh.targets] is configured.

File operations

Tool	Key params	Highlights
`file_read`	`path`, `offset`, `limit`	Line-numbered. Rejects files > 50 KB with a hint.
`file_write`	`path`, `content`	Atomic (temp + rename), auto-creates parent dirs, post-write verification.
`file_patch`	`path`, `old_string`, `new_string` (replace mode) or `patch` (unified diff)	Fuzzy matching. Preserves BOM and line endings.
`file_search`	`pattern`, `search_type`, `path`, `file_glob`, `limit`	Powered by ripgrep. Results sorted by modification time.

Safety warnings are surfaced for sensitive paths (.ssh, .aws, .env*, /etc/shadow, etc.) — advisory only, agents still have full access. Writes to .json, .yaml, .yml, .toml are syntax-checked before writing (fail-closed).

Configuration

Config lives at ~/.sandbox-mcp/config.toml (copy config/config.example.toml). Every field can be overridden with SANDBOX_MCP_ _ env vars.

[server]

port = 8010 auth_tokens_file = "~/.sandbox-mcp/auth_tokens"

[storage] work_home = "/var/lib/sandbox-mcp"

[docker] default_image = "python:3.14-slim" auto_network = "sandbox-mcp" # "" = none admin_machine = "admin" # "" = no /host mount host = "" # "" = from Docker environment

[ssh] connect_timeout = 10 [ssh.targets.win-build] host = "192.168.1.100" user = "builder" os_type = "windows"

[default_machine] enabled = true backend = "docker" name = "admin"

[shell] default_max_output = 50000

[files] max_file_size = 51200

Backends

Docker

Containers get bind mounts for workspace isolation:

work_home/ / → /workspace (rw)
work_home/ / → /share/ (ro, shared across peers)
work_home/ / / → /share/ / (rw overlay)

When a container's name matches admin_machine, it also gets work_home/ → /host (rw) — a global view of all workspaces.

Server startup auto-reconciles with the Docker daemon: surviving containers are re-adopted into the registry.

SSH

Connects over SSH with ControlMaster for connection reuse. Windows targets get automatic code-page probing and encoded-command execution.

Deployment

# docker-compose.yml

services: sandbox-mcp: image: ghcr.io/hs3434/sandbox-env-mcp:latest network_mode: host volumes:

/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
/var/lib/sandbox-mcp:/var/lib/sandbox-mcp
./config:/root/.sandbox-mcp

HTTP mode reads bearer tokens from auth_tokens_file (hot-reload on every request). If the file is empty or missing and auto_generate_if_empty=true, a random token is printed to stderr at startup.

Audit

Every tool call is recorded: timestamp, machine, action, status, duration, and hashed parameters. Defaults to SQLite at ~/.sandbox-mcp/audit.db. Set log_path="" for JSON-line stderr output instead.

Sandbox Env MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

Häufige Fragen

Alternativen

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README vom Entwickler

sandbox-mcp

Features

Quick start

stdio — for Claude Desktop, Cline, Continue

HTTP — for remote agents

Tools

Shell states

env actions

Always available

Docker

SSH

File operations

Configuration

Backends

Docker

SSH

Deployment

Audit