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通过 MCP 管理 Agent Platform 沙箱环境的启动、停止与状态查询。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"agent-platform-api" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请调用 agent-platform-api 启动一个新的 sandbox 环境，并返回启动结果。
返回沙箱启动成功的信息、环境标识或错误原因。
请查询当前 sandbox 的状态，并告诉我它是否正在运行。
返回当前状态，例如运行中、已停止或不可用。
请停止指定的 sandbox，并确认它已关闭。
返回停止操作的结果和最终状态。
运维或开发者在需要临时环境时，可以用它启动、查看和停止沙箱，减少手工操作。适合频繁创建和销毁测试环境的工作流。
当系统依赖某个沙箱环境时，可以先查询状态，再决定是否继续执行后续任务。避免在不可用环境上浪费时间。
这是一个面向 Agent Platform API 的 MCP server，用来通过 MCP 协议管理 sandbox 环境。它提供沙箱生命周期相关工具，例如启动、停止和状态检查。
根据描述，它主要支持 sandbox 的生命周期操作，包括启动、停止和状态查询。更细的能力见源码仓库。
给定信息只说明它是通过 MCP 协议访问 Agent Platform API 的工具，未提供更多安装或密钥要求。更具体的前置条件见源码仓库。
用于测试和调试 MCP 工具及交互流程的沙箱服务器。
为 AI 代理提供沙箱主机的认证命令行与文件访问，并支持受限安全部署
通过隔离的 Docker 沙箱执行代码与 Postman 集合，并实时管理运行环境。
为AI助手提供安全沙箱命令执行、长任务管理与大文件传输能力
用于验证 MCP 服务响应是否正常，返回唯一标识字符串供开发与测试使用。
通过 SQL、API 与沙箱 Python 协同完成多步骤研究和数据分析任务