sandbox-sdk

작성자: Cloudflare

샌드박스 애플리케이션을 구축하여 안전한 코드 실행을 지원합니다. AI 코드 실행, 코드 인터프리터, CI/CD 시스템, 대화형 개발 환경을 구축하거나 신뢰할 수 없는 코드를 실행할 때 로드하세요. Sandbox SDK 수명 주기, 명령어, 파일, 코드 인터프리터 및 미리보기 URL을 다룹니다.

npx skills add https://github.com/cloudflare/skills --skill sandbox-sdk

Cloudflare Sandbox SDK

Build secure, isolated code execution environments on Cloudflare Workers.

FIRST: Verify Installation

npm install @cloudflare/sandbox
docker info  # Must succeed - Docker required for local dev

Retrieval Sources

Your knowledge of the Sandbox SDK may be outdated. Prefer retrieval over pre-training for any Sandbox SDK task.

ResourceURL
Docshttps://developers.cloudflare.com/sandbox/
API Referencehttps://developers.cloudflare.com/sandbox/api/
Exampleshttps://github.com/cloudflare/sandbox-sdk/tree/main/examples
Get Startedhttps://developers.cloudflare.com/sandbox/get-started/

When implementing features, fetch the relevant doc page or example first.

Required Configuration

wrangler.jsonc (exact - do not modify structure):

{
  "containers": [{
    "class_name": "Sandbox",
    "image": "./Dockerfile",
    "instance_type": "lite",
    "max_instances": 1
  }],
  "durable_objects": {
    "bindings": [{ "class_name": "Sandbox", "name": "Sandbox" }]
  },
  "migrations": [{ "new_sqlite_classes": ["Sandbox"], "tag": "v1" }]
}

Worker entry - must re-export Sandbox class:

import { getSandbox } from '@cloudflare/sandbox';
export { Sandbox } from '@cloudflare/sandbox';  // Required export

Quick Reference

TaskMethod
Get sandboxgetSandbox(env.Sandbox, 'user-123')
Run commandawait sandbox.exec('python script.py')
Run code (interpreter)await sandbox.runCode(code, { language: 'python' })
Write fileawait sandbox.writeFile('/workspace/app.py', content)
Read fileawait sandbox.readFile('/workspace/app.py')
Create directoryawait sandbox.mkdir('/workspace/src', { recursive: true })
List filesawait sandbox.listFiles('/workspace')
Expose portawait sandbox.exposePort(8080)
Destroyawait sandbox.destroy()

Core Patterns

Execute Commands

const sandbox = getSandbox(env.Sandbox, 'user-123');
const result = await sandbox.exec('python --version');
// result: { stdout, stderr, exitCode, success }

Code Interpreter (Recommended for AI)

Use runCode() for executing LLM-generated code with rich outputs:

const ctx = await sandbox.createCodeContext({ language: 'python' });

await sandbox.runCode('import pandas as pd; data = [1,2,3]', { context: ctx });
const result = await sandbox.runCode('sum(data)', { context: ctx });
// result.results[0].text = "6"

Languages: python, javascript, typescript

State persists within context. Create explicit contexts for production.

File Operations

await sandbox.mkdir('/workspace/project', { recursive: true });
await sandbox.writeFile('/workspace/project/main.py', code);
const file = await sandbox.readFile('/workspace/project/main.py');
const files = await sandbox.listFiles('/workspace/project');

When to Use What

NeedUseWhy
Shell commands, scriptsexec()Direct control, streaming
LLM-generated coderunCode()Rich outputs, state persistence
Build/test pipelinesexec()Exit codes, stderr capture
Data analysisrunCode()Charts, tables, pandas

Extending the Dockerfile

Base image (docker.io/cloudflare/sandbox:0.7.0) includes Python 3.11, Node.js 20, and common tools.

Add dependencies by extending the Dockerfile:

FROM docker.io/cloudflare/sandbox:0.7.0

# Python packages
RUN pip install requests beautifulsoup4

# Node packages (global)
RUN npm install -g typescript

# System packages
RUN apt-get update && apt-get install -y ffmpeg && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

EXPOSE 8080  # Required for local dev port exposure

Keep images lean - affects cold start time.

Preview URLs (Port Exposure)

Expose HTTP services running in sandboxes:

const { url } = await sandbox.exposePort(8080);
// Returns preview URL for the service

Production requirement: Preview URLs need a custom domain with wildcard DNS (*.yourdomain.com). The .workers.dev domain does not support preview URL subdomains.

See: https://developers.cloudflare.com/sandbox/guides/expose-services/

OpenAI Agents SDK Integration

The SDK provides helpers for OpenAI Agents at @cloudflare/sandbox/openai:

import { Shell, Editor } from '@cloudflare/sandbox/openai';

See examples/openai-agents for complete integration pattern.

Sandbox Lifecycle

  • getSandbox() returns immediately - container starts lazily on first operation
  • Containers sleep after 10 minutes of inactivity (configurable via sleepAfter)
  • Use destroy() to immediately free resources
  • Same sandboxId always returns same sandbox instance

Anti-Patterns

  • Don't use internal clients (CommandClient, FileClient) - use sandbox.* methods
  • Don't skip the Sandbox export - Worker won't deploy without export { Sandbox }
  • Don't hardcode sandbox IDs for multi-user - use user/session identifiers
  • Don't forget cleanup - call destroy() for temporary sandboxes

Detailed References

Cloudflare의 다른 스킬

agents-sdk
Cloudflare
Cloudflare Workers에서 Agents SDK를 사용하여 AI 에이전트를 구축하세요. 상태 기반 에이전트, 지속형 워크플로우, 실시간 WebSocket 앱, 예약 작업, MCP 서버 또는 채팅 애플리케이션을 만들 때 로드하세요. Agent 클래스, 상태 관리, 호출 가능 RPC, Workflows 통합 및 React 훅을 다룹니다.
official
building-ai-agent-on-cloudflare
Cloudflare
| Cloudflare에서 Agents SDK를 사용하여 상태 관리, 실시간 WebSocket, 예약 작업, 도구 통합 및 채팅 기능을 갖춘 AI 에이전트를 구축합니다. Workers에 배포되는 프로덕션 준비 에이전트 코드를 생성합니다. 사용 시기: 사용자가 "에이전트 구축", "AI 에이전트", "채팅 에이전트", "상태 저장 에이전트"를 원하거나, "Agents SDK"를 언급하거나, "실시간 AI", "WebSocket AI"가 필요하거나, 에이전트 "상태 관리", "예약 작업" 또는 "도구 호출"에 대해 질문할 때.
developmentofficial
building-mcp-server-on-cloudflare
Cloudflare
Cloudflare Workers에서 도구, OAuth 인증, 프로덕션 배포를 포함한 원격 MCP(Model Context Protocol) 서버를 구축합니다. 서버 코드를 생성하고, 인증 제공자를 구성하며, Workers에 배포합니다. 사용 시점: 사용자가 "MCP 서버 구축", "MCP 도구 생성", "원격 MCP", "MCP 배포", "MCP에 OAuth 추가"를 원하거나 Cloudflare에서 Model Context Protocol을 언급할 때. 또한 "MCP 인증" 또는 "MCP 배포"가 언급될 때도 트리거됩니다.
developmentofficial
cloudflare
Cloudflare
Cloudflare 플랫폼 전반을 다루는 스킬로, Workers, Pages, 스토리지(KV, D1, R2), AI(Workers AI, Vectorize, Agents SDK), 네트워킹(Tunnel, Spectrum), 보안(WAF, DDoS), 그리고 인프라스트럭처-애즈-코드(Terraform, Pulumi)를 포함합니다. 모든 Cloudflare 개발 작업에 사용하세요.
official
durable-objects
Cloudflare
Cloudflare Durable Objects를 생성하고 검토합니다. 상태 저장 조정(채팅방, 멀티플레이어 게임, 예약 시스템)을 구축하거나, RPC 메서드, SQLite 스토리지, 알람, WebSocket을 구현하거나, DO 코드를 모범 사례에 따라 검토할 때 사용합니다. Workers 통합, wrangler 구성, Vitest를 사용한 테스트를 다룹니다.
official
web-perf
Cloudflare
Chrome DevTools MCP를 사용하여 웹 성능을 분석합니다. 핵심 웹 바이탈(FCP, LCP, TBT, CLS, 속도 지수)을 측정하고, 렌더링 차단 리소스, 네트워크 종속성 체인, 레이아웃 변경, 캐싱 문제 및 접근성 격차를 식별합니다. 페이지 로드 성능, Lighthouse 점수 또는 사이트 속도를 감사, 프로파일링, 디버깅 또는 최적화하라는 요청이 있을 때 사용합니다.
official
workers-best-practices
Cloudflare
Cloudflare Workers 코드를 프로덕션 모범 사례에 따라 검토하고 작성합니다. 새 Workers를 작성하거나, Worker 코드를 검토하거나, wrangler.jsonc를 구성하거나, 일반적인 Workers 안티 패턴(스트리밍, 플로팅 프로미스, 전역 상태, 시크릿, 바인딩, 관찰 가능성)을 확인할 때 로드합니다. 사전 학습된 지식보다 Cloudflare 문서에서 검색하는 것을 선호합니다.
official
wrangler
Cloudflare
Cloudflare Workers CLI를 사용하여 Workers, KV, R2, D1, Vectorize, Hyperdrive, Workers AI, Containers, Queues, Workflows, Pipelines 및 Secrets Store를 배포, 개발 및 관리할 수 있습니다. wrangler 명령어를 실행하기 전에 로드하여 올바른 구문과 모범 사례를 준수하세요.
official