sandbox
在Docker容器中安全运行代码的MCP服务器
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：sandbox。 它的用途是：在Docker容器中安全运行代码的MCP服务器 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/sandbox/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
‘帮我写一段Python代码来递归遍历目录并计算所有.py文件的行数，然后运行它看看结果。’，它会通过sandbox在安全的Docker容器中执行这段代码，并将统计结果返回给你，而不会对你本地的文件系统造成任何风险。或者，当你对一段从网上找到的不确定是否安全的脚本感到犹豫时，可以让AI通过sandbox先运行它来验证效果。
介绍
sandbox是一个基于Model Context Protocol（MCP）的服务器，它解决了AI助手（如Claude）在为用户执行代码时可能带来的安全风险问题。通过将代码执行环境隔离在Docker容器中，它确保了主机系统的安全，防止恶意或意外代码造成损害。
使用时，用户需要先部署此MCP服务器，并将其配置到支持MCP协议的AI助手（如Claude Desktop）中。之后，当用户请求AI运行代码时，AI会通过此服务器将代码发送到独立的Docker容器中执行，并将结果安全地返回给用户。
这个工具非常适合需要AI辅助进行代码编写、调试、测试或学习的开发者，尤其是那些处理不确定或来自外部来源的代码片段时，对系统安全有顾虑的用户。
建议在可控的开发或测试环境中使用，并确保Docker环境已正确配置且保持更新。由于涉及容器创建和销毁，对于需要极低延迟或频繁执行微小代码的场景可能不是最优选择。
核心特点
与直接在主机环境或简单代码解释器中执行代码的同类工具相比，sandbox的核心区别在于其严格的Docker容器隔离机制，为每一次代码执行提供全新的、销毁式的沙箱环境，从根本上杜绝了代码执行对宿主机造成的持久化影响。
注意事项
不适合需要直接访问宿主机特定硬件、文件系统或要求超低延迟（毫秒级）的交互式代码执行场景。
常见问题
sandbox能运行什么语言的代码？
取决于Docker镜像的配置，理论上支持任何能在容器内安装运行的语言环境，如Python、Node.js等。
使用sandbox会影响我本地的开发环境吗？
不会，所有代码都在独立的Docker容器中运行，与你的本地环境完全隔离。
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/sandbox/raw/index.md 读取 sandbox 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/sandbox/raw/index.md（查看排版版本）