SandBase Harness

Name: SandBase Harness
Author: sandbaseai

제작자: sandbaseai버전 0.3.8i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.sandbaseai/sandbase-harness

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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
입력해야 할 값: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

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.
직접 입력할 값: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

DockerDocker 설치

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

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": {
    "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"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

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

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 sandbaseai 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 32568개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32568개 중 31%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32568개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

SandBase Harness, 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?

입력해야 할 값: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

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(0.3.8)은 2개월 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, FlyDocs

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★ 211어제 업데이트

설치

FlyDocs

제작자: flydocs.ai

Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.

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.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

SandBase Harness

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

FlyDocs

제작자의 README

SandBase Harness

Why

Features

Quick Start

Try it in Codespaces

Screenshots

Use the Official SDK

CMA compatibility