ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

SandBase Harness

โดย sandbaseaiรุ่น 0.3.8i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sandbaseai/sandbase-harness

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "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": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sandbase-harness --env MANAGED_AGENTS_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env MANAGED_AGENTS_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e MANAGED_AGENTS_URL -e MANAGED_AGENTS_API_KEY ghcr.io/sandbaseai/sandbase-harness-mcp:0.3.8

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "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": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "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": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANAGED_AGENTS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MANAGED_AGENTS_URL จำเป็น env
    URL of the SandBase Harness runtime API.
  • MANAGED_AGENTS_API_KEY ความลับ env
    API key when the connected Harness runtime requires authentication.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sandbaseai ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

SandBase Harness ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MANAGED_AGENTS_URL, MANAGED_AGENTS_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.8) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

โดย formulahendry

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

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

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

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Python MCP

โดย Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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.

NeedWhat Harness provides
Run generated code safelyLocal, Docker, Kubernetes, and self-hosted worker sandboxes
Inspect long-running agentsPersistent sessions, resumable event streams, audit, and replay
Control tool accessMCP toolsets, credential vaults, permission policies, and approvals
Operate any modelOpenAI, Anthropic, MiniMax, and OpenAI-compatible providers, including DeepSeek V4
Keep infrastructure yoursLocal-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:

  1. 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.
  2. 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 overviewSettingsAPI 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)

AreaOfficial capabilityStatusNotes
headerscompatibility-header-admissionPartialVersion, 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.
headersextension-namespace-exclusionSupported
paginationopaque-cursorsPartialA 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.
paginationcursor-query-bindingSupported
errorsstructured-error-envelopeSupported
agentsagent-crudSupported
agentsmodel-object-profilePartialString 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.
agentsmultiagent-rosterUnsupportedIn 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.
agentslocal-delegation-subagentSupported
sessionssession-lifecycleSupported
sessionsinitial-eventsSupported
sessionsprompt-cachingSupported
sessionssession-updateSupported

| 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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx