remote-sandbox-mcp

# remote-sandbox-mcp [](https://pypi.org/project/remote-sandbox-mcp/) [](https://pypi.org/project/remote-sandbox-mcp/) 一个把远程 SSH 服务器当作运行沙箱的 MCP Server，支持： - **多沙箱管理**：配置多台服务器，自动查询 CPU/内存/GPU 占用率，选出最空闲的沙箱 - **持久 SSH 会话**：每个沙箱维持一条长连接，自动健康检查与断线重连，不再每次调用新建连接 - **可靠的超时控制**：双层超时（远端 `timeout` 命令 + 客户端 deadline）确保超时真的生效 - **后台长任务**：通过 `exec_bash_background` 在 tmux 中运行长任务，默认自动登记 watchdog 并返回 `watch_id` - **智能文件传输**：`sync_local_to_remote` 默认只内联处理小传输；超过阈值会自动切到本机后台 worker，避免单次 `tools/call` 卡住，并保留 `excludes` / `exclude_file` 规则 - **macOS 守护监控**：本地 `launchd` watchdog 持续监控远端长任务，把状态写入 SQLite，在 SSH 连续失败后发本地通知，并在 tmux 丢失时按 checkpoint/resume 计划恢复 - 本地文件/目录同步到远程沙箱（增量，按 `size + mtime` 跳过未变更文件） - 远程文件/目录同步回本地 - 在远程沙箱执行 bash 命令并返回结果 - 浏览远程文件列表与读取文件内容 ## 1. 快速添加到 Claude Code 无需手动安装，直接用 `claude mcp add` 即可（依赖 [uv](https://docs.astral.sh/uv/) 自动管理运行环境）。 ### 单沙箱 ```bash claude mcp add remote-sandbox \ -e REMOTE_HOST=192.168.9.16 \ -e REMOTE_PORT=22 \ -e REMOTE_USER=your_user \ -e REMOTE_PASSWORD=your_password \ -- uvx remote-sandbox-mcp ``` ### 多沙箱 ```bash claude mcp add remote-sandbox \ -e REMOTE_SANDBOX_LIST='[{"name":"A100","host":"192.168.9.15","port":22,"user":"ubuntu","password":"xxx"},{"name":"H100","host":"192.168.9.16","port":22,"user":"ubuntu","password":"xxx"}]' \ -- uvx remote-sandbox-mcp ``` 添加后验证： ```bash claude mcp list ``` > **作用域**：默认添加到当前项目（`-s project`）。如需全局可用，加 `-s user`。 > **更新**：重新执行同一条 `claude mcp add` 命令（会覆盖旧配置），或 `uvx` 每次自动拉取最新版本。 --- ## 2. 手动安装（Codex/Claude 通用，推荐先做） ```bash pip install remote-sandbox-mcp # 或 uv tool install remote-sandbox-mcp ``` 如果你使用项目虚拟环境，也可以安装到 `.venv`，然后在 Codex 配置里把 `command` 指向 `.venv/bin/remote-sandbox-mcp`。 --- ## 3. Codex 配置指南（同一套工具） 先完成第 2 节安装，再配置 Codex MCP。 ### 推荐配置（TOML） ```toml [mcp_servers."remote-sandbox"] command = "/absolute/path/to/remote-sandbox-mcp" # `which remote…