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基于 Model Context Protocol (MCP) 的权限控制 MCP 服务器实现，提供一个可运行的 MCP 服务器，用于在 LLM 客户端与外部工具之间进行权限审批与执行控制。服务器通过 MCP 协议处理请求、注册工具并返回批准/拒绝结果，适用于在沙箱环境中对工具使用进行统一权限管理。

基于 Model Context Protocol（MCP）的后端服务实现，作为 MCP 服务器端的安全网关与代理，提供资源管理、工具注册与执行、提示模板渲染、以及审计、沙箱和供链等功能，通过 JSON-RPC 与 MCP 客户端通信，支持多传输方式（如 Stdio、SSE、WebSocket）并可对下游 MCP 服务器进行策略控制与风险管理。

基于 Model Context Protocol 的 MCP 服务器实现，提供沙箱化的 Python（Pyodide）与 Bash（just-bash）执行环境、资源与工具管理，以及与客户端的 JSON-RPC 通信能力，适用于向 LLM 客户端提供可控的上下文与外部功能访问。

基于 Model Context Protocol (MCP) 的后端服务器实现，向大语言模型客户端提供资源、工具与提示等上下文能力，并通过 JSON-RPC 在标准输入输出传输通道进行通信，支持本地及远程执行场景的脚本运行、会话管理与审计日志记录。

一个用于红队测试和恶意软件开发的Windows沙箱平台，通过MCP提供分析能力。

一个基于MCP理念的简单文件访问服务器，为LLM提供在安全沙箱内读写和列出文件的能力。

基于Cloudflare Workers和沙箱容器，为LLM提供文件管理和命令执行能力。

gbox 是一个自托管的沙箱和 MCP 服务器，使 AI 客户端能够安全地在本地执行命令。

这是一个使用 WebAssembly 运行 MCP 服务器的运行时，支持任何语言编写的 WASM MCP 服务，并提供跨平台、沙箱化和易于使用的 MCP 服务。

Arrakis为AI Agent提供安全可定制的自托管沙箱环境，支持代码执行、状态快照与回溯，并通过REST API提供管理和交互能力。

Daytona MCP 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的后端实现，为 LLM 应用提供对 Daytona 沙箱环境的标准化访问和管理能力。

Code Sandbox MCP 是一个安全的代码沙箱环境，允许 AI 应用在隔离的 Docker 容器中执行代码，支持多种编程语言和项目，并提供实时日志流。

mcp-wasm 是一个基于 WebAssembly 的 MCP 服务器实现，旨在提供更安全、可移植的上下文服务，通过沙箱环境增强安全性，并支持多种编程语言。

E2B MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol 的后端实现，旨在为 LLM 客户端提供代码执行能力，通过沙箱环境安全地运行代码并返回结果。

e2b-mcp 服务器是一个基于 Model Context Protocol 的应用后端，它利用 E2B 的安全沙箱环境，为 LLM 客户端提供代码执行工具，允许模型安全地运行和探索代码。

该项目是一个Python实现的MCP服务器，提供通过标准API接口安全执行Python代码的功能。

基于Docker的安全代码沙箱MCP服务器，支持多语言代码执行和依赖管理，为AI应用提供隔离的代码运行环境。