HOPX MCP Server

官方

在隔离的云端容器中执行代码

分类: 开发工具第 227 / 438
Stars: ★ 156 热门
传输方式: stdio（本地进程）
运行环境: Python 3.14+
凭据: 需要 API Key / 凭据
最近提交: 10 个月前 ⚠
工具数: 19

52FMRS · D

官方维护的 HOPX 沙箱代码执行 MCP 服务器，stdio 传输，支持 Python、JavaScript、Bash、Go，工具覆盖全面（执行、文件、命令、环境变量），文档完善，MIT 许可证。适合需要在隔离云端运行 AI 生成代码的用户，但需接受代码在第三方云端执行并管理 API 密钥。

最强项 · 安装易用性 13/20 最弱项 · 可靠性 6/20

可靠性

6/20

安全与权限

10/20

维护活跃度

10/20

文档质量

13/20

安装易用性

13/20

查看各项评分依据

可靠性 6/20: 仅能看到 server.json 与 README，没有任何 CI 工作流或测试文件作为证据，因此无法核实 MCP 初始化/工具列表握手能否顺利完成。更严重的是,manifest 的 capabilities.tools 仅声明了 5 个工具（execute_code_isolated、create_sandbox、execute_code、file_read、file_write），而 README 中列出了近 20 个工具（如 list_sandboxes、delete_sandbox、execute_code_background、run_command、env_get 等），二者明显不一致，说明声明能力与实际行为之间可能存在偏差或文档滞后。按静态评审规则，没有可验证的执行证据时可靠性上限为 12，再叠加声明不一致的扣分，评为 6。
安全与权限 10/20: 服务器通过环境变量 HOPX_API_KEY 传递凭据，属于常见做法，示例中未出现真实密钥。README 的 Security 章节较为坦诚地披露了数据出境（代码在 HOPX 云端执行）、容器默认开启互联网访问、以及沙箱之间隔离等信息，这是加分项。但该服务器的核心功能包含任意代码执行、shell 命令执行（run_command）、文件读写与沙箱删除等高风险操作，文档中没有描述任何最小权限范围控制、操作确认机制或速率/资源限制的强制保证，仅停留在'请遵循你自己的安全策略'层面。风险主要因为是代码执行类服务而被业务本身所必需，不构成红线，但权限收敛与确认机制不完整，评为 10。
维护活跃度 10/20: License 字段为 MIT，仓库未被标记为 archived，有 issues 渠道和邮箱支持，version 0.1.2 显示项目仍处于早期阶段。155 星、仅 1 个未解决 issue 是发现信号，不计入维护活跃度评分。由于本次评审材料中不包含提交历史、发布节奏或依赖更新记录，无法验证维护是否持续、响应是否及时，只能基于许可证明确与基本支持渠道存在给予中等分数，评为 10。
文档质量 13/20: README 内容较为完整：安装、多种 IDE（Claude Desktop/Cursor/VS Code）配置示例、使用示例、环境变量、故障排查、限制（同步执行最长 300 秒、沙箱默认 10 分钟生命周期）与安全说明均有覆盖，层次较清晰。但存在两个明显缺口：(1) manifest 声明的工具集合与 README 实际列出的工具集合不一致，读者难以判断哪个是权威来源；(2) 完全没有提及该服务的计费/费用信息，而其本质是需要注册并使用云端资源的付费类服务；此外各工具的参数结构也未以正式 schema 呈现，仅有代码片段示例。综合评为 13。
安装易用性 13/20: 安装步骤简单清晰：uvx hopx-mcp 一条命令，并为 Claude Desktop、Cursor、VS Code 提供了具体的 JSON 配置示例，附加所需环境变量 HOPX_API_KEY 说明也很明确。但依赖注册 hopx.ai 账号获取外部 API Key，属于额外的手动前置步骤；且由于是静态审查、没有可验证的自动化安装测试或 CI 流程证明该流程真实可用，按规则安装易用性上限为 15。综合评为 13。

静态评测 · 未实际运行收录于 2026-09-07

查看 FMRS 评分方法 →

选型与风险

能访问什么执行命令或代码访问网络

适合谁

需要安全运行 AI 生成代码的开发者
数据科学家和分析人员
使用 Claude Desktop、Cursor 或 VS Code 的用户

不适合谁

需要完全本地代码执行的场景
无法接受代码在第三方云端运行的组织
不需要沙箱隔离的简单任务

所需权限

需要 HOPX_API_KEY（hopx.ai 的 API 密钥）
默认允许容器访问互联网
代码在 HOPX 云端而非本地执行

风险与副作用

容器默认可访问互联网
代码在 HOPX 云端执行，敏感数据需遵循自身安全策略
同步执行最长 300 秒，沙箱默认存活 10 分钟
各模板对语言支持程度不同

安装接入

准备工作

运行环境：Python 3.14+

HOPX_API_KEY 必填密钥 HOPX 平台的 API 密钥，必填，在 hopx.ai 注册后获取。

其他可选配置项（1 个）

HOPX_BASE_URL 可选可选，API 基础地址，默认 https://api.hopx.dev。

在 hopx.ai 注册并获取 API 密钥
运行 uvx hopx-mcp（需安装 uv）
在 IDE 配置文件（如 claude_desktop_config.、.cursor/mcp. 或 .vscode/mcp.）中添加 MCP 服务器配置，设置 HOPX_API_KEY 环境变量
重启 IDE。可选设置 HOPX_BASE_URL（默认 https://api.hopx.dev）。

claude_desktop_config.json

{"mcpServers":{"hopx-sandbox":{"command":"uvx","args":["hopx-mcp"],"env":{"HOPX_API_KEY":"your-api-key-here"}}}}

以 Claude Desktop 为例。其他客户端的配置文件位置或字段可能不同（如 VS Code 使用 servers 字段），可用下方配置生成器转换。

.vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "hopx-sandbox": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hopx-mcp"
      ],
      "env": {
        "HOPX_API_KEY": "your-api-key-here"
      }
    }
  }
}

写入项目的 .vscode/mcp.json（VS Code 使用 servers 字段）。

Terminal

claude mcp add hopx-sandbox -e HOPX_API_KEY=your-api-key-here -- uvx hopx-mcp

在终端运行；先把 <…> 占位符换成你自己的值。

生成并校验客户端配置

验证是否装好

配置后重启客户端，在工具列表中应能看到 execute_code_isolated、create_sandbox 等工具；调用 execute_code_isolated 打印一段文字，若返回 stdout 和 exit_code 0 则连接正常。

常见排障

401 Unauthorized：检查 HOPX_API_KEY 是否已设置且有效
Template not found：使用 list_templates(limit=20) 查看可用模板
首次执行缓慢：容器初始化约需 3 秒（VM 认证设置），后续操作即时

试试这样问

连接成功后，可以直接对 AI 助手这样说：

用 execute_code_isolated 跑一段 Python 代码，打印 Hello, World!
创建一个持久沙箱，在里面用 pandas 读取 data.csv 并输出结果
在沙箱里写一个文件 /workspace/output.txt 再读回来确认内容
列出当前可用的沙箱模板 list_templates(limit=20)

工具能力 19

execute_code_isolated 写入

在隔离沙箱中执行代码，自动清理

create_sandbox 写入

为多步骤工作流创建持久沙箱

execute_code 写入

在现有沙箱中执行代码

file_read 只读

读取沙箱文件系统中的文件

file_write 写入

向沙箱文件系统写入文件

file_list 只读

列出沙箱中的文件

file_exists 只读

检查文件是否存在

file_remove 破坏性

删除文件

展开其余 11 个工具

file_mkdir 写入

创建目录

execute_code_background 写入

后台运行长任务

execute_code_async 写入

通过 Webhook 回调执行超过 30 分钟的任务

list_sandboxes 只读

列出沙箱

delete_sandbox 破坏性

终止沙箱

run_command 写入

执行 shell 命令

run_command_background 写入

后台运行进程

env_get 只读

获取环境变量

env_set 写入

设置环境变量

env_clear 写入

清除环境变量

list_templates 只读

浏览可用模板

使用场景

用 pandas/numpy/matplotlib 进行数据分析

多步骤工作流的持久沙箱环境

运行 AI 助手生成的代码

执行后台和长时间运行的任务

运行 shell 命令和文件操作

支持客户端

Claude Desktop

Cursor

VS Code

依据项目文档列出，未经本站实测。

详细介绍

HOPX MCP Server 是 HOPX 官方提供的模型上下文协议（MCP）服务器，让 AI 助手能够在隔离的云端容器中执行代码。支持 Python、JavaScript、Bash 和 Go，预装 pandas、numpy、matplotlib 等数据分析工具。支持一次性执行和持久沙箱（多步骤工作流），容器在使用后自动销毁。基于 MIT 许可证，通过 PyPI 包 hopx-mcp 安装，以 stdio 方式运行，需要 hopx.ai 的 API 密钥。