AI Skill Hub 推荐使用：代码沙箱执行平台 是一款优质的MCP工具。AI 综合评分 7.2 分，在同类工具中表现稳健。如果你正在寻找可靠的MCP工具解决方案，这是一个值得深入了解的选择。
基于MCP协议的开源代码执行沙箱解决方案，专为个人开发者和小团队设计。提供安全隔离的代码运行环境，支持多语言执行，可集成到AI应用中实现代码生成验证和动态执行，降低安全风险。
代码沙箱执行平台 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
基于MCP协议的开源代码执行沙箱解决方案，专为个人开发者和小团队设计。提供安全隔离的代码运行环境，支持多语言执行，可集成到AI应用中实现代码生成验证和动态执行，降低安全风险。
代码沙箱执行平台 是一款遵循 MCP（Model Context Protocol）标准协议的 AI 工具扩展。通过 MCP 协议，它可以让 Claude、Cursor 等主流 AI 客户端直接访问和操作外部工具、数据源和服务，实现 AI 能力的无缝扩展。无论是文件操作、数据库查询还是 API 调用，都可以通过自然语言在 AI 对话中直接触发，极大提升生产效率。
# 方式一：通过 Claude Code CLI 一键安装
claude skill install https://github.com/Coooolfan/onlyboxes
# 方式二：手动配置 claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"--------": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "onlyboxes"]
}
}
}
# 配置文件位置
# macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
# Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
# 安装后在 Claude 对话中直接使用 # 示例： 用户: 请帮我用 代码沙箱执行平台 执行以下任务... Claude: [自动调用 代码沙箱执行平台 MCP 工具处理请求] # 查看可用工具列表 # 在 Claude 中输入："列出所有可用的 MCP 工具"
// claude_desktop_config.json 配置示例
{
"mcpServers": {
"________": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "onlyboxes"],
"env": {
// "API_KEY": "your-api-key-here"
}
}
}
}
// 保存后重启 Claude Desktop 生效
Onlyboxes is a self-hosted code execution sandbox platform for individuals and small teams.
It uses a control-plane (console) and execution-plane (worker) architecture, and exposes both REST APIs and MCP tools.
console) + worker nodes (worker)pythonExec: Python code executionterminalExec: stateful terminal sessionsreadImage: model-readable images[!WARNING] In the current release, console (gRPC + HTTP) does not provide built-in TLS/mTLS.workerrejects insecure console endpoints by default; plaintext is allowed only whenWORKER_CONSOLE_INSECURE=trueis explicitly set. Put both console HTTP (:8089) and gRPC (:50051) endpoints behind your reverse proxy/gateway and enforce TLS for external traffic.
worker-docker)For a single-machine deployment of console + worker-docker, run:
curl -fsSL https://onlybox.es/install.sh | bashThe installer will:
docker compose up -dnormal workerworker-docker release binary for the default latest version, or your --tag overrideAvailable options:
| Flag | Default | Description |
|---|---|---|
--tag | 0.6.1 | Optional release version override |
--workdir | $PWD/onlyboxes | Working directory |
--yes / -y | false | Non-interactive mode, skip confirmations |
--console-http-port | 8089 | Console HTTP port (host side) |
--console-grpc-port | 50051 | Console gRPC port (host side) |
--service-name | onlyboxes-worker-docker | systemd service name |
Requirements: Linux, systemd, Docker Engine, Docker Compose v2, Python 3.
| Environment Variable | Default | Notes |
|---|---|---|
WORKER_ID | _(required)_ | Issued by POST /api/v1/workers |
WORKER_SECRET | _(required)_ | Issued once by POST /api/v1/workers |
WORKER_CONSOLE_GRPC_TARGET | 127.0.0.1:50051 | Console gRPC target |
WORKER_CONSOLE_INSECURE | false | false enforces TLS endpoint; set true only to allow plaintext console gRPC |
WORKER_HEARTBEAT_INTERVAL_SEC | 5 | Worker heartbeat interval |
WORKER_HEARTBEAT_JITTER_PCT | 20 | Heartbeat jitter percent |
WORKER_PYTHON_EXEC_DOCKER_IMAGE | ghcr.io/astral-sh/uv:python3.12-bookworm-slim | Runtime image for pythonExec |
WORKER_TERMINAL_EXEC_DOCKER_IMAGE | coolfan1024/onlyboxes-default-worker:0.0.5 | Runtime image for terminalExec |
WORKER_TERMINAL_OUTPUT_LIMIT_BYTES | 1048576 | Per-stream output limit |
/api/v1/console/*/api/v1/workers*/api/v1/commands/echo, /api/v1/commands/terminal/api/v1/tasks*POST /mcp- Q: Worker stays offline after starting? A: Check that WORKER_CONSOLE_GRPC_TARGET points to the correct console gRPC address and verify network connectivity.
- Q: Can a worker be deployed on the same machine as the console? A: Yes.
- Q: Can a worker run inside Docker? A: In theory, yes. However, it is not recommended because the worker needs access to the host Docker daemon. You would need to handle Docker-in-Docker yourself.
基于MCP的沙箱解决方案，架构设计合理，代码质量中等。Star数较少但定位清晰，适合中小团队AI应用集成。
该工具使用 AGPL-3.0 协议，商用场景请仔细阅读协议条款，必要时咨询法律意见。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
⚠️ AGPL 3.0 — 最严格的 Copyleft，网络服务端使用也需开源，SaaS 使用受限。
总体来看，代码沙箱执行平台 是一款质量良好的MCP工具，在同类工具中具备一定竞争力。AI Skill Hub 将持续追踪其更新动态，建议收藏备用，结合自身场景选择合适时机引入使用。
| 原始名称 | onlyboxes |
| 原始描述 | 开源MCP工具：Code Execution Sandbox Platform Solution for Individuals and Small Teams with MC。⭐24 · Go |
| Topics | 沙箱执行MCP服务器代码隔离Go语言安全运行 |
| GitHub | https://github.com/Coooolfan/onlyboxes |
| License | AGPL-3.0 |
| 语言 | Go |
收录时间：2026-05-21 · 更新时间：2026-05-22 · License：AGPL-3.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
选择 Agent 类型，复制安装指令后粘贴到对应客户端