Sandbox Env MCP

Name: Sandbox Env MCP
Author: hs3434

de hs3434versión 0.3.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.hs3434/sandbox-env-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

Conexión: Se ejecuta en tu computadora
Transporte: stdio
Categoría: Herramientas para desarrolladores

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

Ejecuta esto en tu terminal

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

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

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

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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

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

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.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub hs3434, dueña del repo
… Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
… Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
– No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
– No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
… Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Herramientas para desarrolladoresi

Más estrellas que el 0% de los otros 4901 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 29% de los otros 4901 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 4901 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Sandbox Env MCP?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.1) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativas

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

GitHub

de github

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

Computadora o nube★ 34.245MITActualizado hace 4 días

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Desktop Commander

de wonderwhy-er

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

Se ejecuta en tu computadora★ 10.225MITActualizado hace 16 días

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Cloudflare MCP

de cloudflare

Cloudflare MCP servers

Se ejecuta en la nube★ 4446Apache-2.0Actualizado hace 14 meses

Instalar

README del creador

Abrir el README

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.

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

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Herramientas para desarrolladoresi

Preguntas frecuentes

Alternativas

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

README del creador

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