LLM Sandbox

LLM Sandbox רץ באופן מקומי מתוך חבילת Python שפורסמה ב-PyPI: llm-sandbox, גרסה 0.3.43. הוא משתמש ב-MCP על גבי stdio, ולכן הלקוח מפעיל אותו כתוכנה ומתקשר איתו דרך קלט ופלט סטנדרטיים. כדי להריץ אותו צריך Python; לקוחות מפעילים אותו בדרך כלל עם uvx (מתוך uv) או אחרי pip install - הפקודה המקובלת היא uvx llm-sandbox. הוא קורא את משתני הסביבה האלה: BACKEND, DOCKER_HOST, KUBECONFIG, NAMESPACE, COMMIT_CONTAINER, KEEP_TEMPLATE, SANDBOX_NETWORK_MODE, SANDBOX_READ_ONLY, SANDBOX_CAP_DROP, SANDBOX_SECURITY_OPT, SANDBOX_MEMORY ו-SANDBOX_CPUS; יש להגדיר אותם בתצורת הלקוח עבור השרת הזה. ארגומנטים נדרשים: --from.

בפורמט ה-JSON של mcpServers, שלקוחות MCP רבים לדסקטופ ולעורכי קוד קוראים, הרשומה נראית כך (מצייני מקום בסוגריים זוויתיים):

{
  "mcpServers": {
    "llm-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "llm-sandbox"
      ],
      "env": {
        "BACKEND": "<ערך>",
        "DOCKER_HOST": "<ערך>",
        "KUBECONFIG": "<ערך>",
        "NAMESPACE": "<ערך>",
        "COMMIT_CONTAINER": "<ערך>",
        "KEEP_TEMPLATE": "<ערך>",
        "SANDBOX_NETWORK_MODE": "<ערך>",
        "SANDBOX_READ_ONLY": "<ערך>",
        "SANDBOX_CAP_DROP": "<ערך>",
        "SANDBOX_SECURITY_OPT": "<ערך>",
        "SANDBOX_MEMORY": "<ערך>",
        "SANDBOX_CPUS": "<ערך>"
      }
    }
  }
}

נגזר מהרשומה במרשם, ולא נבדק כאן. מה השרת עושה, ובאילו תנאים, נקבע על ידי המפרסם שלו; כדאי לבדוק את מאגר הקוד או את האתר שלו לפני שנותנים לו גישה לחשבונות או לקבצים שלך. איך מוסיפים שרת MCP לעוזר AI · לפני שמתחברים