Code Sandbox MCP
为AI应用提供基于Docker的隔离代码执行沙箱
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Code Sandbox MCP。 它的用途是：为AI应用提供基于Docker的隔离代码执行沙箱 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/code-sandbox-mcp/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我运行这段Python代码，计算一下这个数据集的平均值。”，它会将代码安全地发送到Code Sandbox MCP沙箱中执行，并将计算结果返回，全程不会影响你的本地系统。或者，你可以指示AI：“检查当前目录下有哪些文件”，AI会通过沙箱执行相应的ls命令并返回列表。
介绍
Code Sandbox MCP 旨在解决AI应用（如智能体）在需要执行用户代码或外部命令时的安全与隔离问题。它通过创建一个基于Docker的独立运行环境，将不可信的代码执行与主系统隔离开来，有效防止恶意操作对宿主机的破坏和数据泄露。
使用时，开发者或AI应用可以通过MCP协议与沙箱服务通信，将代码或命令发送到沙箱中执行，并安全地获取执行结果。这为AI赋予了安全运行代码、安装依赖、处理文件等能力，同时保证了基础环境的安全。
该工具非常适合开发需要执行动态代码的AI智能体、自动化脚本平台或教育演示工具的开发者和运维人员。对于希望增强AI代理能力，又担心开放系统权限带来风险的项目，这是一个理想的基础设施组件。
建议在部署时仔细配置Docker容器的资源限制和网络策略，并确保沙箱服务本身有适当的访问控制。虽然沙箱提供了隔离，但仍需警惕通过代码进行的高资源消耗攻击（如死循环），建议结合超时和资源监控使用。
核心特点
核心区别在于它专为AI应用场景设计，通过MCP协议与AI智能体无缝集成，提供开箱即用的安全执行层，而非通用的开发沙箱。它强调为AI赋予安全执行代码的“手”，而不仅仅是提供一个隔离的测试环境。
注意事项
不适合对执行延迟要求极高（毫秒级）或需要直接操作宿主机特定硬件资源的场景。
常见问题
这个沙箱能执行什么语言的代码？
取决于构建的Docker镜像，通常支持Python、Node.js等常见语言，可自定义镜像扩展。
如何保证沙箱本身的安全性？
依赖Docker的隔离机制，建议配合非root用户运行容器、设置资源限制和只读文件系统等最佳实践。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/code-sandbox-mcp/raw/index.md 读取 Code Sandbox MCP 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/code-sandbox-mcp/raw/index.md（查看排版版本）