sandbox-sdk

tarafından Cloudflare

Güvenli kod yürütme için sandbox uygulamaları oluşturun. AI kod yürütme, kod yorumlayıcıları, CI/CD sistemleri, etkileşimli geliştirme ortamları veya güvenilmeyen kod yürütme sırasında yükleyin. Sandbox SDK yaşam döngüsü, komutlar, dosyalar, kod yorumlayıcı ve önizleme URL'lerini kapsar.

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Your knowledge of the Sandbox SDK may be outdated.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

Cloudflare tarafından daha fazla skill

agents-sdk
Cloudflare
Cloudflare Workers üzerinde Agents SDK kullanarak AI ajanları oluşturun. Durum bilgisi olan ajanlar, dayanıklı iş akışları, gerçek zamanlı WebSocket uygulamaları, zamanlanmış görevler, MCP sunucuları veya sohbet uygulamaları oluştururken yükleyin. Agent sınıfı, durum yönetimi, çağrılabilir RPC, Workflows entegrasyonu ve React hook'larını kapsar.
official
building-ai-agent-on-cloudflare
Cloudflare
Cloudflare üzerinde Agents SDK kullanarak durum yönetimi, gerçek zamanlı WebSocket'ler, zamanlanmış görevler, araç entegrasyonu ve sohbet yeteneklerine sahip AI ajanları oluşturur. Workers'a dağıtılmak üzere üretime hazır ajan kodu üretir. Şu durumlarda kullan: kullanıcı "ajan oluştur", "AI ajanı", "sohbet ajanı", "durum bilgili ajan" yapmak istediğinde, "Agents SDK"dan bahsettiğinde, "gerçek zamanlı AI", "WebSocket AI" ihtiyacı olduğunda veya ajan "durum yönetimi", "zamanlanmış görevler" ya da "araç çağırma" hakkında soru sorduğunda.
developmentofficial
building-mcp-server-on-cloudflare
Cloudflare
| Cloudflare Workers üzerinde araçlar, OAuth kimlik doğrulaması ve üretim dağıtımı ile uzak MCP (Model Context Protocol) sunucuları oluşturur. Sunucu kodu üretir, kimlik doğrulama sağlayıcılarını yapılandırır ve Workers'a dağıtır. Şu durumlarda kullanılır: Kullanıcı "MCP sunucusu oluştur", "MCP araçları oluştur", "uzak MCP", "MCP dağıt", MCP'ye "OAuth ekle" veya Cloudflare'da Model Context Protocol'den bahsettiğinde. Ayrıca "MCP kimlik doğrulaması" veya "MCP dağıtımı" ifadelerinde de tetiklenir.
developmentofficial
cloudflare
Cloudflare
Kapsamlı Cloudflare platform becerisi; Workers, Pages, depolama (KV, D1, R2), yapay zeka (Workers AI, Vectorize, Agents SDK), ağ (Tunnel, Spectrum), güvenlik (WAF, DDoS) ve altyapı-kod-olarak (Terraform, Pulumi) konularını kapsar. Herhangi bir Cloudflare geliştirme görevi için kullanın.
official
durable-objects
Cloudflare
Cloudflare Durable Objects oluşturun ve inceleyin. Durum bilgisi olan koordinasyon (sohbet odaları, çok oyunculu oyunlar, rezervasyon sistemleri) oluştururken, RPC yöntemleri, SQLite depolama, alarmlar, WebSocket'ler uygularken veya DO kodunu en iyi uygulamalar için incelerken kullanın. Workers entegrasyonu, wrangler yapılandırması ve Vitest ile test etmeyi kapsar.
official
web-perf
Cloudflare
Chrome DevTools MCP kullanarak web performansını analiz eder. Temel Web Verilerini (FCP, LCP, TBT, CLS, Hız İndeksi) ölçer, render engelleyen kaynakları, ağ bağımlılık zincirlerini, düzen kaymalarını, önbellekleme sorunlarını ve erişilebilirlik eksikliklerini belirler. Sayfa yükleme performansını, Lighthouse puanlarını veya site hızını denetleme, profilleme, hata ayıklama veya optimize etme istendiğinde kullanın.
official
workers-best-practices
Cloudflare
Cloudflare Workers kodlarını üretim en iyi uygulamalarına göre inceler ve yazar. Yeni Workers yazarken, Worker kodunu gözden geçirirken, wrangler.jsonc yapılandırırken veya yaygın Workers anti-desenlerini (streaming, asılı promise'ler, global durum, sırlar, bağlamalar, gözlemlenebilirlik) kontrol ederken yüklenir. Önceden eğitilmiş bilgi yerine Cloudflare dokümanlarından alma eğilimindedir.
official
wrangler
Cloudflare
Cloudflare Workers CLI, Workers, KV, R2, D1, Vectorize, Hyperdrive, Workers AI, Containers, Queues, Workflows, Pipelines ve Secrets Store dağıtmak, geliştirmek ve yönetmek için kullanılır. Doğru sözdizimi ve en iyi uygulamaları sağlamak için wrangler komutlarını çalıştırmadan önce yükleyin.
official