GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Descripción del creador (original en inglés)
A sandboxed, agentic workspace providing secure filesystem, bash, and uv-powered Python execution.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agent-workspace": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add agent-workspace -- docker run -i --rm ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-workspace": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"agent-workspace": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub HrRodan, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.4.134) llegó al registro hace 5 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.
En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
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.
uv init, manage dependencies with uv add, and execute via uv run.run_bash outputs (like ls, git, and test runners), saving 60-90% of LLM context tokens.search_and_replace with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run support, and syntax validation for Python, JSON, JSONL, TOML, and YAML.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"]
# Pull from GHCR
docker pull ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest
docker build --build-arg UID=$(id -u) --build-arg GID=$(id -g) -t agent-workspace-mcp .
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():
server = MCPServerStdio( name="Sandboxed Workspace", params={ "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "--init",
"--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, )
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], )
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())
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
1000:1000with your actual UID:GID (runid -uandid -g). Claude Desktop does not expand environment variables.
Signal Handling: The
--initflag is essential for proper signal forwarding and zombie process reaping.
| Tool | Description |
|---|---|
read_file | Read text files with optional offset and limit (default: 100 lines). |
write_file | Create files with syntax validation and a 5MB size guard. Refuses to overwrite existing files by default (create_only=True). |
list_directory | List contents with [F]ile and [D]irectory prefixes. |
search_workspace | Find files by glob pattern with support for exclude_patterns. |
run_bash | Execute shell commands in /workspace with a 60s timeout. Automatically optimized via RTK to reduce token usage. |
search_and_replace | Multi-edit tool with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run mode, and syntax validation (Python, JSON, JSONL, TOML, YAML). |
The server supports the following environment variables (passed via Docker --env):
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
COMMAND_TIMEOUT | 60 | Default seconds before run_bash kills a process. |
MAX_SEARCH_RESULTS | 50 | Maximum results returned by search_workspace. |
MAX_READ_SIZE_BYTES | 1048576 | Maximum file size for read_file (1MB). |
MAX_WRITE_SIZE_BYTES | 5242880 | Maximum file size for write_file (5MB). |
LOG_LEVEL | INFO | Python logging level (DEBUG, INFO, etc.). |
This server employs a defense-in-depth strategy, explicitly separating strict security boundaries from developer experience and operational reliability features.
These features are designed to protect the host system and enforce strict isolation boundaries.
--cap-drop=ALL), neutralizing privilege escalation vectors./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.no-new-privileges:true to prevent any process from gaining elevated rights./workspace.Features focused on seamless integration, usability, and reducing friction during agentic workflows.
mcpuser with UID/GID customizable at build time, eliminating tedious file permission conflicts on host volume mounts.run_bash are transparently rewritten through RTK to provide ultra-compact, LLM-friendly output without altering underlying command behavior..git, .venv) are automatically ignored to keep context windows lean and relevant.--rm), guaranteeing a clean, predictable slate for every new session without state leaking across connections.Features ensuring the structural integrity of the workspace and providing observability.
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.write_file blocks accidental overwrites of existing files by default and enforces a 5MB size guard to prevent workspace flooding.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
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo