SandBase Harness

Name: SandBase Harness
Author: sandbaseai

von sandbaseaiVersion 0.3.8i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.sandbaseai/sandbase-harness

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Stdio MCP bridge for SandBase Harness agents, sessions, turns, artifacts, and cancellation.

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: Sonstiges
Das musst du eintragen: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

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).
Das trägst du selbst ein: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

DockerDocker installiert

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": {
    "sandbase-harness": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_URL",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY",
        "ghcr.io/sandbaseai/sandbase-harness-mcp:0.3.8"
      ],
      "env": {
        "MANAGED_AGENTS_URL": "your-value",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sandbase-harness --env MANAGED_AGENTS_URL=your-value --env MANAGED_AGENTS_API_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e MANAGED_AGENTS_URL -e MANAGED_AGENTS_API_KEY ghcr.io/sandbaseai/sandbase-harness-mcp:0.3.8

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "sandbase-harness": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_URL",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY",
        "ghcr.io/sandbaseai/sandbase-harness-mcp:0.3.8"
      ],
      "env": {
        "MANAGED_AGENTS_URL": "your-value",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "sandbase-harness": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_URL",
        "-e",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY",
        "ghcr.io/sandbaseai/sandbase-harness-mcp:0.3.8"
      ],
      "env": {
        "MANAGED_AGENTS_URL": "your-value",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

MANAGED_AGENTS_URL erforderlich env
URL of the SandBase Harness runtime API.
MANAGED_AGENTS_API_KEY geheim env
API key when the connected Harness runtime requires authentication.

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 sandbaseai 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 32602 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 31 % der anderen 32602 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32602 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 SandBase Harness 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?

Das musst du eintragen: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

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 (0.3.8) kam vor 2 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 Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic

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

Installieren

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

Installieren

Rystic

von Rystic-Inc

Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

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.

SandBase Harness

English | 中文

AI-readable project metadata: llms.txt · installation guide

A local-first runtime for AI agents. Sessions, sandboxed tools, memory, credentials, audit trails, and a built-in Console — all running on your machine or in your own infrastructure.

Why

Agent SDKs handle the model loop. Production agents need more: persistent sessions, tool governance, sandbox boundaries, credential handling, memory, auditability, and a UI for humans to inspect what happened. managed-agents is that runtime layer — not a visual workflow builder and not another model SDK.

Need	What Harness provides
Run generated code safely	Local, Docker, Kubernetes, and self-hosted worker sandboxes
Inspect long-running agents	Persistent sessions, resumable event streams, audit, and replay
Control tool access	MCP toolsets, credential vaults, permission policies, and approvals
Operate any model	OpenAI, Anthropic, MiniMax, and OpenAI-compatible providers, including DeepSeek V4
Keep infrastructure yours	Local-first SQLite and file storage with no required hosted control plane

Features

Claude Managed Agents-style /v1 API and local Console
SQLite metadata by default for agents, sessions, environments, credential vaults, memory stores, files, skills, and API keys — local file/skill bytes in the workspace state directory
Resumable Server-Sent Events for session replay and debugging
One active model provider boundary configured through Settings V2
Sandbox backends: local process, Docker (per-session containers), Kubernetes (kubectl exec/cp), self-hosted worker queue
MCP toolsets, permission policies, built-in tools, and skill packages
TypeScript SDK at managed-agents/sdk
Release gate: npm run release:check

Quick Start

Requirements: Node.js 22+, npm 10+, and a model provider API key (OpenAI, Anthropic, MiniMax, or any OpenAI-compatible endpoint). Docker is optional and only needed for Docker-backed sandboxes.

git clone --branch v0.3.8 --depth 1 https://github.com/sandbaseai/sandbase-harness.git

cd sandbase-harness npm ci npm run build mkdir ../my-agents && cd ../my-agents node ../sandbase-harness/dist/index.js init node ../sandbase-harness/dist/index.js start

init writes a workspace into the directory you run it from: an agent, a skills folder, and config.yaml, whose provider reference is the ${OPENAI_API_KEY} environment variable. start serves the API and the Console on http://127.0.0.1:3000.

Two steps finish the setup, both on Settings > Setup at http://127.0.0.1:3000/dashboard:

The provider. Paste your API key into the provider form and save. The page then reports that the saved configuration is not active yet, so restart the runtime — stop it with Ctrl+C and run the start command again, or use the restart button. A saved setting only takes effect at startup. If your provider is not in the list, choose the OpenAI-compatible vendor and set its base URL.
The model. In the Agent models panel, set the model ID your provider actually serves — deepseek-chat for DeepSeek, for example. An agent carries its own model ID, so the gpt-4o that init writes is not valid for every provider, and a wrong ID fails the turn with model_not_found.

Send the first message from the Console: open Sessions, create a session for the agent, and type into the composer. From a terminal it is one command:

node ../sandbase-harness/dist/index.js chat agent_assistant --message "hello" --tool-approval allow

chat sends that one message and exits once the turn settles; without --message it keeps the session open and streams until you interrupt it. --tool-approval allow preauthorizes the tool calls the agent may make, which the init template otherwise parks for approval and waits for a person to answer; see CLI.

The unscoped managed-agents name on npm is not this project. Until an official scoped package is announced in this repository, install only from the tagged GitHub source release shown above. Do not run npx managed-agents or npm install managed-agents.

Try it in Codespaces

The included development container installs dependencies and builds the runtime. When the terminal is ready, start the server on the forwarded port:

node dist/index.js start --host 0.0.0.0

Open the forwarded SandBase Harness Console port, then configure a model in Settings > Setup. Codespaces usage may be billed by GitHub; the local quick start above remains free and keeps all runtime data on your machine.

Screenshots

Console overview	Settings	API reference

Use the Official SDK

The runtime answers its own /v1 API on that same port, and an official Anthropic TypeScript SDK client drives it unchanged: point the client's baseURL at the runtime, give it the runtime API key, and the quickstart in examples/official-sdk runs a whole turn — message, tool call, tool result, final reply — against it. That example is executed on every pull request by tests/conformance/official-sdk-quickstart.test.ts, so the compatibility it describes is compatibility that is tested rather than claimed.

The same surface is specified in docs/api.md, and this repository's own TypeScript SDK is documented under SDK below.

CMA compatibility

Coverage of the published Claude Managed Agents contract is declared entry by entry in src/core/capabilities/matrix.ts: of the official SDK's route surface (110 method/path pairs as of SDK 0.132.1), 90 routes are mounted and 20 refuse by name; no route is deferred. Partial and Unsupported entries always name their reason.

The table below is generated by npm run docs:compat, and a contract-honesty test fails when it drifts from the matrix.

Full compatibility table (generated)

Area	Official capability	Status	Notes
headers	`compatibility-header-admission`	Partial	Version, beta, and mutual-exclusion rules are enforced for any request that carries a compatibility header. A request with no compatibility header is accepted as a local caller, which the published contract does not define; this header-free path is a deliberate local-first extension for a self-hosted single-tenant runtime, recorded as such in the headers contract §4, and it is why this entry stays partial.
headers	`extension-namespace-exclusion`	Supported
pagination	`opaque-cursors`	Partial	A collection's envelope follows the mount: the operations router serves `/v1` with `{data, prev_page, next_page}` and its `/v1/x` mirror with the local `{data, has_more, first_id, last_id}`, chosen through one pager so no handler emits both spellings, and cursors that are readable base64url JSON rather than opaque binary. Every canonical `/v1` collection serves the canonical envelope, with no exceptions: the complete-set listings carry `{data, prev_page: null, next_page: null}` and the windowed ones carry a followable cursor — `/v1/sessions` pages by number under `{order, created_at bounds, page}` and rejects a cursor replayed under another ordering or creation window, `/v1/sessions/{id}/events` carries `{order, filter, after_id}`, `/v1/skills` and the credential audit listings use `{offset, filter}` — so a cut page says so instead of looking complete. The one listing that is neither shape is `/v1/environments/{id}/work-items`, a windowed extension that adds a `counts` object and is named in the contract.
pagination	`cursor-query-binding`	Supported
errors	`structured-error-envelope`	Supported
agents	`agent-crud`	Supported
agents	`model-object-profile`	Partial	String and object model forms parse field by field. `effort` and `speed` are stored, returned by the read projection (the agent read, the version read, and the session snapshot), and executed on the Anthropic provider under a model capability table — `effort` becomes `output_config.effort`, `fast` becomes `speed: "fast"` with the fast-mode beta, and adaptive-thinking models receive `thinking: {type: "adaptive", display: "omitted"}`; a listed model refused a level or speed it cannot take fails admission, an unknown model id or non-Anthropic provider sends nothing, and a deployment's own `reasoning_effort` model setting is operator-level and separate. `inference_geo` is refused by name with `unsupported_model_field` because this runtime has no inference-geography control; and a canonical `multiagent` roster is refused by name rather than executed.
agents	`multiagent-roster`	Unsupported	In scope but not implemented (decisions/0002): a canonical `multiagent` block (`multiagent_20261001` or any other shape) is refused by name on both agent create and agent update, because no thread, subagent, workflow, or advisor surface exists to honour it and the surface is a protocol of its own this runtime does not implement; accepting it would let a caller believe delegation or workflow runs are in effect. Local delegation is registered separately as an extension.
agents	`local-delegation-subagent`	Supported
sessions	`session-lifecycle`	Supported
sessions	`initial-events`	Supported
sessions	`prompt-caching`	Supported
sessions	`session-update`	Supported

| budget | session-budget | Partial | Consumption is priced in integer microcents from the append-only log, and a session may declare a max_list_cost ceiling at creation. The builtin loop checks the ceiling inside a turn: the step that crossed the cap is the last one, the session idles with stop_reason budget_reached and a session.usage immediately before it, and an accepted budget update or removal resumes the session on its own — a tool call the ceiling stranded is settled so the resumed turn sees a paired transcript. At the ceiling the next work-starting event is refused with budget_reached while events that settle work already in flight are still accepted, so the next model request does not start; a declared outcome's revision loop reads the same spend and stops at the ceiling too, closing the outcome with result budget_reached rather than starting another grading p

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

SandBase Harness

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

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 Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Rystic

README vom Entwickler

SandBase Harness

Why

Features

Quick Start

Try it in Codespaces

Screenshots

Use the Official SDK

CMA compatibility