Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
A sandboxed, agentic workspace providing secure filesystem, bash, and uv-powered Python execution.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"agent-workspace": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add agent-workspace -- docker run -i --rm ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"agent-workspace": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"agent-workspace": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:1.4.134"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 HrRodan 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.4.134)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
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
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요