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agent-sandbox MCP工具
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AI工具

agent-sandbox MCP工具

基于 Go · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:agent-sandbox
⭐ 124 Stars 🍴 12 Forks 💻 Go 📄 Apache-2.0 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
沙箱MCP代码执行AI基础设施企业级
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,agent-sandbox MCP工具 获评「强烈推荐」。这款AI工具在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.2 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

agent-sandbox MCP工具 是一款基于 Go 的开源工具,在 GitHub 上收获 0k+ Star,是沙箱、MCP、代码执行、AI基础设施领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS?**
对于个人开发者和有隐私需求的用户,本地部署的开源工具意味着数据不离本机,不受第三方服务商的数据政策约束。同时,开源工具通常没有使用次数限制和月度费用,一次安装即可长期使用,对于高频使用场景的总拥有成本(TCO)远低于订阅制商业工具。

**安装与环境准备**
agent-sandbox MCP工具 依赖 Go 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Go 版本,避免全局环境污染。对于新手用户,推荐先创建虚拟环境(python -m venv venv && source venv/bin/activate),再安装依赖,这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始,不影响系统稳定性。

**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues(已关闭的问题),大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时,提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例,能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 agent-sandbox MCP工具 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

企业级AI代理沙箱环境,兼容E2B规范。提供安全隔离的代码执行、浏览器自动化和工具调用能力,适合AI Agent开发者构建可信的应用系统。

agent-sandbox MCP工具 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 沙箱、MCP、代码执行 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

GitHub Stars
⭐ 124
开发语言
Go
支持平台
Windows / macOS / Linux(跨平台)
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
Apache-2.0
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
AI工具
Forks
12

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

企业级AI代理沙箱环境,兼容E2B规范。提供安全隔离的代码执行、浏览器自动化和工具调用能力,适合AI Agent开发者构建可信的应用系统。

agent-sandbox MCP工具 是一款基于 Go 开发的开源工具,专注于 沙箱、MCP、代码执行 等核心功能。作为 GitHub 开源项目,它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代,代码完全透明可审计,支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流,都能提供稳定可靠的解决方案。

📌 核心特色
  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
🎯 主要使用场景
  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:go install(推荐)
go install github.com/agent-sandbox/agent-sandbox@latest

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/agent-sandbox/agent-sandbox
cd agent-sandbox
go build -o agent-sandbox .

# 方式三:下载预编译二进制
# 访问 Releases 页面下载对应平台二进制文件
# https://github.com/agent-sandbox/agent-sandbox/releases
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
agent-sandbox --help

# 基本运行
agent-sandbox [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/agent-sandbox/agent-sandbox
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# agent-sandbox 配置说明
# 查看配置选项
agent-sandbox --config-example > config.yml

# 常见配置项
# output_dir: ./output
# log_level: info
# workers: 4

# 环境变量(覆盖配置文件)
export AGENT_SANDBOX_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 56/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

agent-sandbox

<p align="center"><b> Agent-Sandbox is an open-sourced <a href="https://docs.blaxel.ai/Sandboxes/Overview">Blaxel Sandbox</a> or <a href="https://e2b.dev/">E2B</a> like solution! </b>

<b>🎉🎉🎉 Complete compatible with <a href="https://e2b.dev/">E2B</a> protocol and SDKs.✅</b> </p> <br/> <p align="center">Agent-Sandbox is an enterprise-grade ai-first, cloud-native, high-performance runtime environment designed for AI Agents. It combines the Kubernetes with container isolation. Allows Agents to securely run untrusted LLM-generated Code, Browser use, Computer use, and Shell commands etc. with stateful, long-running, multi-session and multi-tenant.</p> </div>

UI path is https://agent-sandbox.domain.com/ui
Default UI admin login token: sys-2492a85b10ed4cb083b2c76b181eac96

<hr/>


Agent Use Sandbox Demo


agent-sandbox

---

Features

  • 🎉 E2B Fully-Compatible - Fully compatible with E2B protocol and SDKs, allowing seamless integration with existing E2B-based AI Agents and tools, please refer to usage in examples/ directory.
  • Ai-First - Agents automatically manage whole Sandbox's lifecycle by the MCP( Model Context Protocol ) , making it easy to manage various Sandbox environments and access them automatically.
  • AI-Agent Runtimes - Supports various AI agent runtimes, including code execution, browser automation, computer use, and shell command execution and easy to customize more runtimes.
  • Enterprise-Grade - Support multiple Sandbox lifecycle manage for each tenant or session, allowing Agents to run different tasks simultaneously without interference for different tenant or session.
  • Cloud-Native - Leverages Kubernetes built to run in cloud environments, leveraging the benefits of cloud infrastructure such as scalability, flexibility, resilience and efficient resource management.
  • Fast and Lightweight - Designed to be lightweight and fast, minimizing Kubernetes's objects to deploy. easy to use and maintain.

1, Installation

You can install Agent-Sandbox by applying the provided install.yaml file to your Kubernetes cluster.

requires Kubernetes version 1.26 or higher.

kubectl create namespace agent-sandbox
kubectl apply -nagent-sandbox -f install.yaml
You can create an ingress or port-forward to access the Agent-Sandbox API server. Ingress like this:
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:
  name: agent-sandbox
  namespace: agent-sandbox
spec:
  ingressClassName: ingress-nginx
  rules:
  - host: agent-sandbox.your-host.com
    http:
      paths:
      - backend:
          service:
            name: agent-sandbox
            port:
              number: 80
        path: /
Now you can access the Agent-Sandbox API server at http://agent-sandbox.your-host.com.

Quick Start

2, Usage

The Agent-Sandbox provides a RESTful API or MCP to manage sandboxes. The typical workflow involves creating a sandbox, accessing it, and then deleting it when no longer needed.

flowchart LR A[Create Sandbox] -->|mcp ro restful api| B(Access Sandbox)-->|mcp or timeout or restful api| C[Delete Sandbox]

2.2, Use RESTful API

You can also manage sandboxes manually using the RESTful API provided by Agent-Sandbox.

#### I, Create a Sandbox You can create a new sandbox by sending a POST request to the /api/v1/sandbox endpoint with the desired configuration. For example, to create an aio sandbox and name it sandbox-01, you can use the following curl command or programmatically call the API:

Shell

curl --location '/api/v1/sandbox' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"name":"sandbox-01"}'
for China user, please specify the local aio image registry to improve the pull speed:
curl --location '/api/v1/sandbox' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{"name":"sandbox-01","image":"enterprise-public-cn-beijing.cr.volces.com/vefaas-public/all-in-one-sandbox:latest"}'

</td> <td>

Python

import requests
import json

url = "/api/v1/sandbox"

payload = json.dumps({
  "name": "sandbox-01"
})
headers = {
  'Content-Type': 'application/json'
}

response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload)

print(response.text)
</td> </tr> </table>

Result

{
    "code": "0",
    "data": "Sandbox sandbox-01 created successfully"
}

#### II, Access to Sandbox /sandbox/{sandbox_name} endpoint to get the access of the sandbox, including the connection details such as URL, WebSocket URL, VNC URL, or other relevant information based on the sandbox template.

Now you can access to the previously created sandbox-01 sandbox using /sandbox/sandbox-01.

You will see: aio-demo.jpg

Use agent sandbox SDK access this sandbox: ```python from agent_sandbox import Sandbox

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

Go实现的高性能沙箱解决方案,架构清晰易于集成。E2B兼容性强,适合企业级Agent应用部署,活跃维护中。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal
部署方案
  • Docker:agent-sandbox 提供官方镜像,docker compose up 一键启动
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台

⚡ 核心功能

  • 开源免费,支持本地部署,数据完全自主可控
  • 活跃的 GitHub 开源社区,持续迭代更新
  • 提供详细文档和使用示例,新手友好
  • 支持自定义配置,灵活适配不同使用环境
  • 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 生产部署优先使用 Docker Compose 隔离依赖,并挂载 volume 持久化数据
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 容器内无法访问宿主机 localhost — 使用 host.docker.internal

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 使用场景

  • 本地部署运行,保护数据隐私,满足合规要求
  • 自定义集成到现有系统,扩展技术栈能力
  • 作为开源基础组件进行商业化二次开发

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +Apache-2.0 协议,可免费商用
  • +完全开源免费,无授权费用
  • +本地部署,数据完全自主可控
  • +开发者社区支持,遇问题可查可问
⚠️ 不足
  • 安装和初始配置可能需要一定技术基础
  • 功能完整性通常不如成熟商业产品
  • 技术支持主要依赖开源社区,响应速度不稳定
⚠️ 使用须知

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。

📄 License 说明

✅ Apache 2.0 — 宽松开源协议,可商用,需保留版权声明和 NOTICE 文件,含专利授权条款。

❓ 常见问题 FAQ

Agent-Sandbox是E2B兼容的轻量级替代方案,更易部署和定制,适合企业自建。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:agent-sandbox MCP工具 的核心功能完整,质量优秀。对于AI爱好者来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

📚 深入学习 agent-sandbox MCP工具
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🌐 原始信息
原始名称 agent-sandbox
原始描述 开源MCP工具:Agent-Sandbox is an E2B compatible easy-to-use enterprise-grade sandboxes for AI。⭐124 · Go
Topics 沙箱MCP代码执行AI基础设施企业级
GitHub https://github.com/agent-sandbox/agent-sandbox
License Apache-2.0
语言 Go
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/agent-sandbox/agent-sandbox 🌐 官方网站  https://agent-sandbox.github.io

收录时间:2026-05-19 · 更新时间:2026-05-19 · License:Apache-2.0 · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。