LLM Sandbox

LLM Sandbox viene eseguito in locale a partire da un pacchetto Python pubblicato su PyPI: llm-sandbox, versione 0.3.43. Comunica via MCP su stdio, quindi il client lo avvia come programma e dialoga con esso tramite standard input e standard output. Richiede Python; i client in genere lo avviano con uvx (di uv) o dopo pip install - il comando abituale è uvx llm-sandbox. Legge queste variabili d’ambiente: BACKEND, DOCKER_HOST, KUBECONFIG, NAMESPACE, COMMIT_CONTAINER, KEEP_TEMPLATE, SANDBOX_NETWORK_MODE, SANDBOX_READ_ONLY, SANDBOX_CAP_DROP, SANDBOX_SECURITY_OPT, SANDBOX_MEMORY e SANDBOX_CPUS; vanno impostate nella configurazione del client per questo server. Argomenti obbligatori: --from.

Nel formato JSON mcpServers, letto da molti client MCP desktop e per editor di codice, la voce si presenta così (segnaposto tra parentesi angolari):

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

Ricavato dalla voce del registro, non testato qui. Cosa fa il server, e a quali condizioni, lo stabilisce il suo editore; prima di concedergli l’accesso ai propri account o file conviene consultarne il repository o il sito web. Come aggiungere un server MCP a un assistente · Prima di collegare un server