프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Agent Workspace MCP

제작자: HrRodan버전 1.4.134i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.HrRodan/agent-workspace-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

A sandboxed, agentic workspace providing secure filesystem, bash, and uv-powered Python execution.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

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:1.4.134

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 HrRodan 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32742개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32742개 중 87%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32742개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Agent Workspace MCP, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.4.134)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Asset Notation

제작자: assetnotation

Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

🛡️ Agent Workspace MCP Server

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.


✨ Features

  • 🏗️ Full Project Lifecycle: Bootstrap projects with uv init, manage dependencies with uv add, and execute via uv run.
  • 🐚 Secure Bash Access: Execute shell commands with mandatory timeouts and merged output streams.
  • 🚀 Token-Optimized Output: Integrates RTK (Rust Token Killer) to automatically filter and compress run_bash outputs (like ls, git, and test runners), saving 60-90% of LLM context tokens.
  • 📂 Robust Filesystem: Path-traversal protected operations for reading, writing, and searching the workspace.
  • 🛡️ Multi-Layer Security: Non-root execution, dropped capabilities, resource limits, and a read-only root filesystem.
  • ⚡ Precision Editing: Advanced search_and_replace with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run support, and syntax validation for Python, JSON, JSONL, TOML, and YAML.
  • 📊 Real-time Observability: Direct logging to MCP client UI and persistent rotating audit logs.

🏗️ Architecture

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"]


📦 Quick Start

1. Pull or Build the Docker Image
# Pull from GHCR

docker pull ghcr.io/hrrodan/agent-workspace-mcp:latest

OR: Build locally with your host's UID/GID for optimal permissions

docker build --build-arg UID=$(id -u) --build-arg GID=$(id -g) -t agent-workspace-mcp .

2. Programmatic Usage (OpenAI Agents SDK)

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():

1. Configure the MCP Server to run via Docker

server = MCPServerStdio( name="Sandboxed Workspace", params={ "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", # 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, )

2. Attach server to the Agent and load the skill instructions (optional)

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], )

3. Execute a workflow

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())

3. Use with MCP Clients (Claude / Cursor)

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 1000:1000 with your actual UID:GID (run id -u and id -g). Claude Desktop does not expand environment variables.

Signal Handling: The --init flag is essential for proper signal forwarding and zombie process reaping.


🛠️ Tool Reference

ToolDescription
read_fileRead text files with optional offset and limit (default: 100 lines).
write_fileCreate files with syntax validation and a 5MB size guard. Refuses to overwrite existing files by default (create_only=True).
list_directoryList contents with [F]ile and [D]irectory prefixes.
search_workspaceFind files by glob pattern with support for exclude_patterns.
run_bashExecute shell commands in /workspace with a 60s timeout. Automatically optimized via RTK to reduce token usage.
search_and_replaceMulti-edit tool with fuzzy whitespace matching, indentation preservation, dry-run mode, and syntax validation (Python, JSON, JSONL, TOML, YAML).

⚙️ Configuration

The server supports the following environment variables (passed via Docker --env):

VariableDefaultDescription
COMMAND_TIMEOUT60Default seconds before run_bash kills a process.
MAX_SEARCH_RESULTS50Maximum results returned by search_workspace.
MAX_READ_SIZE_BYTES1048576Maximum file size for read_file (1MB).
MAX_WRITE_SIZE_BYTES5242880Maximum file size for write_file (5MB).
LOG_LEVELINFOPython logging level (DEBUG, INFO, etc.).

🛡️ Security & Architecture Model

This server employs a defense-in-depth strategy, explicitly separating strict security boundaries from developer experience and operational reliability features.

🔒 Core Security Features

These features are designed to protect the host system and enforce strict isolation boundaries.

  • Kernel Hardening: All Linux capabilities are dropped (--cap-drop=ALL), neutralizing privilege escalation vectors.
  • Immutable Server Code: The /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.
  • Privilege Lockdown: Enforces no-new-privileges:true to prevent any process from gaining elevated rights.
  • Immutable System Core: The container's root filesystem is mounted entirely read-only, providing a second layer of defense against OS-level tampering.
  • Resource Quotas: Hard limitations on CPU, Memory, and PIDs mitigate denial-of-service (DoS) attempts like fork-bombs and host exhaustion.
  • Strict Boundary Enforcement: A robust path validator comprehensively blocks all path traversal attacks outside the designated /workspace.
  • Process & Resource Control: Mandatory command timeouts (default 60s) and strict process group isolation ensure runaway or malicious processes are killed.
  • Memory-Overload Protection: Hard limits on file reads (1MB) and command outputs (50KB) prevent memory exhaustion.
  • Information Leakage Prevention: Internal stack traces and system paths are suppressed and sanitized from tool outputs.
🛠️ Developer Experience & Convenience

Features focused on seamless integration, usability, and reducing friction during agentic workflows.

  • Host-Aligned Non-Root Identity: Runs as mcpuser with UID/GID customizable at build time, eliminating tedious file permission conflicts on host volume mounts.
  • Automatic Token Optimization: Shell commands executed via run_bash are transparently rewritten through RTK to provide ultra-compact, LLM-friendly output without altering underlying command behavior.
  • Intelligent Search Exclusions: High-noise or sensitive directories (.git, .venv) are automatically ignored to keep context windows lean and relevant.
  • Ephemeral Workspaces: Containers are strictly ephemeral (--rm), guaranteeing a clean, predictable slate for every new session without state leaking across connections.
  • Standardized Discovery: Complies with the OCI Image Specification for standardized container ecosystem integration and transparent auditing.
⚙️ Reliability & Safety Mechanisms

Features ensuring the structural integrity of the workspace and providing observability.

  • Pre-Write Syntax Validation: Both 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.
  • Fail-Safe Writing: write_file blocks accidental overwrites of existing files by default and enforces a 5MB size guard to prevent workspace flooding.
  • Atomic File Operations: Edits utilize temp-and-move logic to guarantee file integrity and prevent corruption, even during unexpected interruptions or crashes.
  • Transparent Observability: All tool invocations and state changes are streamed in real-time to the MCP client UI for immediate operator oversight.
🌐 Network Isolation (Optional)

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

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