Remote Sandbox MCP

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 自动管理运行环境）。

单沙箱

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

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：

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）

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）

[mcp_servers."remote-sandbox"]
command = "/absolute/path/to/remote-sandbox-mcp" # `which remote-sandbox-mcp` 可以查看到
enabled = true

[mcp_servers."remote-sandbox".env]
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"}]'

command 绝对路径怎么找

[mcp_servers."remote-sandbox"]
command = "/absolute/path/to/python"
args = ["-m", "remote_sandbox_mcp.server"]
enabled = true

验证

连接后先调用 list_sandboxes(check_resources=true)，确认返回里的 sandboxes 非空。

4. 环境变量

认证方式支持密码和私钥两种，password 与 key_file 至少提供一个；同时提供时优先使用私钥。

单沙箱（向后兼容）

# 密码认证
export REMOTE_HOST=1.2.3.4
export REMOTE_PORT=22
export REMOTE_USER=your_user
export REMOTE_PASSWORD=your_password

# 私钥认证
export REMOTE_HOST=1.2.3.4
export REMOTE_USER=your_user
export REMOTE_KEY_FILE=~/.ssh/id_ed25519
export REMOTE_KEY_PASSPHRASE=           # 有加密 passphrase 才需要填

多沙箱（推荐）

export REMOTE_SANDBOX_LIST='[
  {"name": "gpu1", "host": "10.0.0.1", "user": "ubuntu", "password": "secret1"},
  {"name": "gpu2", "host": "10.0.0.2", "user": "ubuntu", "key_file": "~/.ssh/id_ed25519"},
  {"name": "L20",  "host": "10.0.0.3", "user": "root",   "key_file": "~/.ssh/id_rsa", "key_passphrase": "mypass"}
]'

字段说明：

文件传输阈值相关环境变量：

5. 启动 MCP Server

remote-sandbox-mcp

使用 stdio 传输，适合被 MCP Client 作为子进程拉起。

6. MCP Client 配置示例

单沙箱

{
  "mcpServers": {
    "remote-sandbox": {
      "command": "remote-sandbox-mcp",
      "env": {
        "REMOTE_HOST": "192.168.9.16",
        "REMOTE_PORT": "22",
        "REMOTE_USER": "ubuntu",
        "REMOTE_PASSWORD": "mypassword"
      }
    }
  }
}

多沙箱

{
  "mcpServers": {
    "remote-sandbox": {
      "command": "remote-sandbox-mcp",
      "env": {
        "REMOTE_SANDBOX_LIST": "[{\"name\":\"gpu1\",\"host\":\"10.0.0.1\",\"user\":\"ubuntu\",\"password\":\"s1\"},{\"name\":\"gpu2\",\"host\":\"10.0.0.2\",\"user\":\"ubuntu\",\"password\":\"s2\"}]"
      }
    }
  }
}

7. 可用工具

默认公开的 MCP 工具只有这几类：

• 沙箱管理：list_sandboxes、select_sandbox、get_active_sandbox
• 命令执行：exec_bash、exec_bash_background、check_background_task
• 文件操作：list_remote_files、read_remote_file、sync_local_to_remote、check_file_transfer_task、cancel_file_transfer_task、sync_remote_to_local

这样可以把工具列表压到最小，减少 Agent 的上下文负担。 默认返回也会尽量精简：优先保留状态、ID、关键路径和必要日志，不重复回显输入参数，也不默认附带大块内部对象。 watchdog 相关的高级运维工具默认不暴露；exec_bash_background() 会在内部自动使用它们。 如果你确实需要手动排查/操作 watchdog，再设置环境变量：

export REMOTE_SANDBOX_EXPOSE_ADVANCED_TOOLS=1

沙箱管理

list_sandboxes

列出所有已配置的沙箱及连接状态。

参数：

• check_resources (bool, 默认 false)：是否同时查询每个沙箱的 CPU/内存/GPU 占用率与 idle_score（0=全忙，1=全空）

select_sandbox

将某个沙箱设为当前会话的活跃沙箱，后续所有工具调用默认使用它。

参数：

• sandbox_name (str, 必填)

get_active_sandbox

返回当前活跃沙箱及其连接健康状态（connection_alive）。

命令执行

exec_bash

在远端执行 bash 命令，适合短任务（`。

从 0.6.x 开始，这是推荐的长任务入口：

• 默认自动登记 watchdog，并返回 watch_id
• 在 macOS 上默认自动确保本地 launchd watchdog 已安装并启动
• 如果提供 checkpoint_* + resume_command / resume_plan_json，watchdog 会在 SSH 中断恢复后继续检查，并在 tmux 丢失时按计划恢复

参数：

• command (str, 必填)：要执行的命令
• session_name (str, 可选)：tmux session 名，默认自动生成（bg-）
• log_file (str, 可选)：远端日志路径，默认 .codex_logs/.log
• cwd (str, 可选)：工作目录
• sandbox_name (str, 可选)
• watch (bool, 默认 true)：是否自动登记 watchdog
• ensure_watchdog (bool, 默认 true)：是否自动安装/启动本地 watchdog
• run_id / watch_name (str, 可选)：watch 稳定标识与展示名
• resume_command (str, 可选)：恢复命令
• resume_plan_json (str, 可选)：结构化恢复计划
• checkpoint_path / checkpoint_command / checkpoint_format：checkpoint 读取方式
• interval_s (int, 默认 300)：watchdog 检查间隔，默认每 5 分钟
• alert_after_failures (int, 默认 2)：连续多少次 SSH 检查失败后才发本地通知/事件
• resume_delay_s (int, 默认 300)：tmux 丢失后等待多久再尝试 resume
• notify_local (bool, 默认 true)：在 macOS 上对严重事件发本地通知
• webhook_url / event_command：watchdog 事件回调
• auto_resume / max_resume_attempts：自动恢复策略
• metadata_json (str, 可选)：附加 JSON 元数据
• codex_wakeup / codex_command：为 watchdog 自动生成本地 Codex 事件命令

默认返回字段：

• status：固定为 started
• tmux_session
• log_file
• sandbox
• watch_id：仅当 watch=true 且登记成功时返回
• launch_recovered：仅当启动命令返回异常，但 tmux 任务看起来已经跑起来时返回

check_background_task

查询后台 tmux 任务的运行状态与最新日志。

参数：

• tmux_session (str, 可选)：exec_bash_background 返回的 session 名
• log_file (str, 可选)：日志路径（exec_bash_background 返回的值）
• watch_id (int, 可选)：如果你已经拿到了 watch_id，可以直接只传这个
• last_n_lines (int, 默认 50)：返回日志尾部行数
• sandbox_name (str, 可选)

返回字段：

• tmux_session
• running
• exit_code：任务结束后解析自日志；运行中通常为空
• log_tail
• watch_id：仅当你按 watch_id 查询时返回
• error / connection_error：仅当 SSH 检查失败时返回

高级 Watchdog 工具（默认不暴露）

以下工具用于在 macOS 本机 安装一个常驻 watchdog。watchdog 独立于 MCP stdio 进程，因此 Codex/Claude 会话结束后仍会继续轮询后台任务。 它们默认不出现在 MCP 工具列表里，避免浪费上下文；只有在设置 REMOTE_SANDBOX_EXPOSE_ADVANCED_TOOLS=1 时才会暴露。

正常情况下，你不需要先手动调用 install_macos_watchdog()。 直接调用 exec_bash_background() 即可；它默认会在后台自动确保 watchdog 已安装/启动，并为这次长任务登记 watch。

install_macos_watchdog

可选的预装/诊断入口：安装或刷新 launchd 守护进程，并可把当前 MCP 环境里的沙箱配置持久化到本地配置文件。

参数：

• start_now (bool, 默认 true)：安装后立即启动 launchd agent
• persist_current_sandboxes (bool, 默认 true)：把当前 REMOTE_SANDBOX_LIST / 单沙箱环境变量写入本地配置文件

uninstall_macos_watchdog

移除 launchd 守护进程。

get_watchdog_status

查看 watchdog 的 launchd 状态、最近心跳、SQLite 路径和当前 watch 数量。

watch_background_task

登记一个已经在远端 tmux 中运行的长任务，让 watchdog 后续持续检查。推荐同时提供 checkpoint 和 resume_plan，这样 watchdog 才能在远端中断后按既定计划恢复。

如果只是启动新任务，优先用 exec_bash_background。watch_background_task 更适合“任务已经在远端跑起来了，现在补登记 watchdog”。

参数：

• tmux_session (str, 必填)
• log_file (str, 必填)
• sandbox_name (str, 可选)：默认当前活跃沙箱
• run_id (str, 可选)：长任务的稳定标识
• name (str, 可选)：便于识别的 watch 名称
• cwd (str, 可选)：恢复命令的远端工作目录
• launch_command (str, 可选)：原始启动命令
• resume_command (str, 可选)：中断后要重新执行的命令
• resume_plan_json (str, 可选)：结构化恢复计划，建议至少包含 resume_command 和 checkpoint 信息
• checkpoint_path (str, 可选)：远端 checkpoint 文件路径
• checkpoint_format (str, 默认 text)：text 或 json
• checkpoint_command (str, 可选)：如果 checkpoint 需要自定义读取逻辑，可提供 shell 命令
• interval_s (int, 默认 300)：检查间隔，默认每 5 分钟
• max_log_lines (int, 默认 80)
• webhook_url (str, 可选)：收到事件时 POST JSON
• event_command (str, 可选)：收到事件时在本机执行的 shell 命令
• auto_resume (bool, 默认 false)：当远端恢复可连接且 tmux 丢失时，自动尝试 resume_command
• max_resume_attempts (int, 默认 1)
• ensure_watchdog (bool, 默认 true)：如果本机是 macOS，自动确保 launchd watchdog 正在运行
• notify_local (bool, 默认 true)：对严重事件发本地通知
• alert_after_failures (int, 默认 2)：SSH 连续失败多少次后才告警
• resume_delay_s (int, 默认 300)：tmux 丢失后等待多久再触发 resume
• metadata_json (str, 可选)：附加 JSON 元数据

exec_bash_background_watch

exec_bash_background 的兼容别名。新代码建议直接调用 exec_bash_background。

参数：

• 继承 exec_bash_background 的 command, session_name, log_file, cwd, sandbox_name
• 继承 watch_background_task 的 run_id, watch_name, resume_command, resume_plan_json, checkpoint_path, checkpoint_format, checkpoint_command, interval_s, webhook_url, event_command, auto_resume, max_resume_attempts, metadata_json
• ensure_watchdog (bool, 默认 true)：自动安装/启动本地 watchdog
• codex_wakeup (bool, 默认 false)：仅当你明确想用另一个本地 Codex 处理事件时才启用

list_background_watches

列出全部 watch。参数：status（可选）

get_background_watch

查看单个 watch。参数：watch_id

cancel_background_watch

停止某个 watch 的监控。参数：watch_id

list_background_watch_events

查看 watchdog 事件。参数：watch_id（可选）、limit

get_background_watch_progress

读取一个 watch 的当前进度，返回：

• SQLite 中存储的最近状态
• 当前远端 log tail
• 当前 checkpoint 快照

参数：

• watch_id
• refresh_live (bool, 默认 true)
• log_lines (int, 默认 80)

read_background_watch_log

读取一个 watch 的最新远端日志尾部。

参数：

• watch_id
• last_n_lines

read_background_watch_checkpoint

读取一个 watch 的最新 checkpoint 快照。

参数：

• watch_id
• max_bytes

watchdog 事件会写入本地 SQLite，同时把事件 JSON 落盘到 db_path 同目录下的 events/。如果设置了 event_command，watchdog 会附带以下环境变量：

• RSMCP_EVENT_FILE
• RSMCP_EVENT_JSON
• RSMCP_EVENT_TYPE
• RSMCP_WATCH_ID
• RSMCP_SANDBOX_NAME
• RSMCP_TMUX_SESSION
• RSMCP_LOG_FILE
• RSMCP_SUGGESTED_PROMPT

如果你明确需要让另一个本地 Codex 处理事件，可以把 event_command 配成：

codex exec "$RSMCP_SUGGESTED_PROMPT"

推荐长任务脚本约定

为了让 watchdog 的自动恢复真正可靠，建议让每个长任务都满足下面几个约定：

1. 把实际工作拆成可重复执行的分片，不要把全部逻辑塞进一个不可恢复的大循环。
2. 持续写日志，并在日志末尾保留 EXIT_CODE=，这样 watchdog 才能区分“已完成”和“tmux 被打断”。
3. 持续写 checkpoint。简单任务可以写文本；复杂任务建议写 JSON，记录已完成分片、剩余队列、产物路径等。
4. 提供一个 resume_command 或 resume_plan_json.resume_command。这个命令应当读取 checkpoint，只继续做未完成部分。
5. resume 脚本应重新创建同名 tmux session。watchdog 默认会用原来的 tmux_session 名称去拉起恢复任务。

一个简化示例：

python train.py \
  --workdir runs/exp-01 \
  --checkpoint runs/exp-01/progress.json \
  --resume

对应的 MCP 调用可以是：

{
  "command": "python train.py --workdir runs/exp-01 --checkpoint runs/exp-01/progress.json",
  "cwd": "~/sandboxes/project",
  "checkpoint_path": "runs/exp-01/progress.json",
  "checkpoint_format": "json",
  "resume_command": "python train.py --workdir runs/exp-01 --checkpoint runs/exp-01/progress.json --resume",
  "auto_resume": true
}

默认恢复流程：

• watchdog 每 5 分钟检查一次任务状态
• SSH 连续 2 次检查失败后，触发事件并在 macOS 上发本地通知
• 连接恢复后，如果 tmux session 已消失且日志里还没有 EXIT_CODE=...，watchdog 会等待 resume_delay_s 到期后，用原 session 名启动 resume_command

文件操作

所有文件操作工具新增 sandbox_name 参数（可选，临时覆盖活跃沙箱）。

list_remote_files

列出远程目录内容。

返回字段：

• entries：每项包含 path, is_dir, size, mtime
• truncated：达到 max_entries 上限时为 true

参数：remote_path, recursive, max_entries, sandbox_name

read_remote_file

读取远程文件。

返回字段：

• size
• truncated
• content

参数：remote_path, max_bytes, sandbox_name

sync_local_to_remote

这是默认入口，但它不再等同于“总是同步阻塞上传”。

行为：

• 小传输才会内联执行，并在整次上传完成后直接返回结果
• 工具会先扫描本地待传文件数量和总字节数
• excludes / exclude_file 会同时作用于内联模式和自动切到后台后的实际上传
• 只要超过以下任一阈值，就会自动切到后台 worker：

REMOTE_SANDBOX_INLINE_SYNC_MAX_FILES，默认 200 REMOTE_SANDBOX_INLINE_SYNC_MAX_BYTES，默认 64 MiB

注意：

• 原来的“同步 SFTP 一次传完再返回”模式只适合小文件传输。
• 如果目录很大、文件很多，或网络 RTT 较高，强行内联很容易被 MCP Client 的 tools/call 超时截断。
• 建议配合 excludes / exclude_file 排除大目录，减少不必要的扫描和上传。

返回：

• 小传输：返回 mode=inline 和上传摘要
• 大传输：返回 mode=background、task_id、status、pid、log_file，并带 auto_switched=true

本地文件或目录同步到远端（SFTP，增量）。 参数：local_path, remote_path, delete_extras, excludes, exclude_file, sandbox_name

check_file_transfer_task

查询一个后台文件同步任务的状态，并返回本地日志尾部。

参数：task_id, last_n_lines

返回字段：

• status：queued / running / completed / failed / cancelled
• running：仅当 worker 仍在运行时返回且为 true
• pending：仅当任务已创建但 worker 还未进入运行态时返回且为 true
• stale：仅当数据库仍是 running，但 worker 进程已经不存在时返回且为 true
• progress：最近一次写入的进度快照
• result：任务完成后的精简结果摘要
• error：任务失败时的错误摘要
• log_tail：本地日志尾部

cancel_file_transfer_task

终止一个后台文件同步任务。

行为：

• 如果任务还在运行，会先尝试终止本地 worker 进程组
• 如果 SIGTERM 后仍未退出，会在 force_kill_after_s 到期后升级为 SIGKILL
• worker 退出后，数据库里的任务状态会更新为 cancelled
• 如果 worker 在尝试终止后仍存活，工具会返回错误摘要，并保留原状态

参数：task_id, force_kill_after_s

返回字段：

• task_id
• status：成功取消后为 cancelled
• terminated：确实发出了终止信号时返回且为 true
• force_killed：升级到 SIGKILL 时返回且为 true
• already_finished：如果任务本来就已经结束，则返回且为 true
• error：取消失败时的错误摘要

sync_remote_to_local

远端文件或目录同步到本地（SFTP，增量）。 参数：remote_path, local_path, excludes, exclude_file, sandbox_name

8. 多沙箱典型工作流

1. list_sandboxes(check_resources=True)
   → 查看每个沙箱的 idle_score、GPU 占用等

2. select_sandbox(sandbox_name="gpu1")
   → 选择最空闲的沙箱，后续调用都用它

3. get_active_sandbox()
   → 确认连接正常（connection_alive: true）

4. exec_bash_background(
     command="python train.py --epochs 100",
     cwd="~/projects/mymodel",
     session_name="train-001"
   )
   → 后台启动，立即返回 {tmux_session, log_file, watch_id}

5. check_background_task(
     watch_id=
   )
   → 每隔几分钟轮询一次，查看日志尾部和运行状态

9. macOS Watchdog 工作流

1. exec_bash_background(
     command="python train.py --epochs 100",
     cwd="~/projects/mymodel",
     run_id="train-001",
     watch_name="train-001",
     auto_resume=true,
     checkpoint_path="~/projects/mymodel/run_state.json",
     checkpoint_format="json",
     resume_command="bash scripts/resume_train.sh",
     resume_plan_json='{"resume_command":"bash scripts/resume_train.sh","checkpoint_path":"~/projects/mymodel/run_state.json","checkpoint_format":"json"}'
   )
   → 远端启动 tmux 任务
   → 如本机 watchdog 尚未安装，会自动安装/启动
   → 自动登记 watchdog，返回 watch_id

2. check_background_task(watch_id=)
   → 直接按 watch_id 查询远端任务状态

3. get_watchdog_status()
   → 查看 launchd 是否正常、最近心跳是否新鲜

4. get_background_watch_progress(watch_id=)
   → 查看当前 log tail + checkpoint + 最近状态

5. list_background_watch_events(watch_id=)
   → 查看 ssh_unreachable / interrupted / resume_started / completed 等事件

如果你想提前把本地 launchd watchdog 装好，或者单独排查守护进程状态，再手动调用 install_macos_watchdog()。

10. 注意事项

• 首次连接会自动接受主机指纹（AutoAddPolicy）。生产环境建议改成固定 known_hosts 校验。
• 后台任务需要远端已安装 tmux（大多数 Linux 发行版默认有）。
• delete_extras=true 会删除远端不在本地的文件，请谨慎使用。
• 持久会话每 30 秒做一次健康检查，断线后下一次工具调用会自动重连。
• 对需要自动恢复的长任务，推荐总是提供 checkpoint_path 与 resume_plan_json；否则 watchdog 只能检测失败，无法可靠恢复。
• watchdog 会把沙箱凭据持久化到本地配置文件，当前实现未做系统钥匙串集成；请确保本机用户目录权限安全。
• event_command 是本机 shell 命令，只应指向你信任的脚本或 codex / python 可执行文件。