AI生成コードを隔離されたクラウドサンドボックスで実行するオープンソース基盤。JavaScriptとPythonのSDKを提供します。
e2b-dev/code-interpreter
AIが生成したコードを分離されたクラウドサンドボックスで実行し、出力を取得するためのPythonおよびJS/TS SDK。
- スター
- 2,421
- フォーク
- 233
- 未解決の Issue
- 27
- 最終コミット
- 昨日
これは何?
E2B Code Interpreterは、AIアプリケーションが生成したコードを、安全に分離されたクラウドサンドボックス内で実行できるSDKです。開発者はPythonまたはJavaScript/TypeScriptからサンドボックスを作成し、コードを実行して結果や標準出力を取得できます。
サンドボックスは呼び出し間で状態を保持するため、ある実行で設定した変数(例:x = 1)は次の実行でも利用できます。このため、LLMを使ったデータ分析など、複数段階のワークフローに適しています。このプロジェクトはPythonおよびJS SDKのレイヤーであり、パッケージやランタイムをカスタマイズするためのサンドボックステンプレートもリポジトリに含まれています。
SDKのソースコードはE2B monorepoに移行済みです。このリポジトリにはサンドボックステンプレートとチャート用データ抽出ツールが残されています。
主な機能
- 01AIが生成したコードを分離されたクラウドサンドボックスで実行します。
- 02PythonおよびJavaScript/TypeScriptのSDKを提供します。
- 031つのサンドボックス内で複数回コードを実行しても、変数の状態を保持します。
- 04各実行のテキストと出力を返します。
- 05追加のパッケージやランタイムを含む、カスタムサンドボックステンプレートの作成に対応します。
ユースケース
- LLMエージェントにPythonでデータを分析させ、結果を返す。
- ホストシステムに影響を与えずに、信頼できないモデル生成コードを実行する。
- OpenAIやAnthropicのモデルなどを使い、コードを実行して回答を計算するチャットアプリを構築する。
クイックスタート
- 1
Python SDKをインストールする
pip install e2b-code-interpreter - 2
ダッシュボードからE2B APIキーを取得し、E2B_API_KEY環境変数に設定する
- 3
Sandboxを作成し、その中でコードを実行するPythonの例を実行する
使う前に知っておきたいこと
- Sandboxの作成にはE2BアカウントとAPIキーが必要です。
- SandboxはE2Bのクラウド上で実行されるため、ネットワーク接続とホスト型サービスが必要です。
トピック
よくある質問
- code-interpreter とは?
- AIが生成したコードを分離されたクラウドサンドボックスで実行し、出力を取得するためのPythonおよびJS/TS SDK。 E2B Code Interpreterは、AIアプリケーションが生成したコードを、安全に分離されたクラウドサンドボックス内で実行できるSDKです。開発者はPythonまたはJavaScript/TypeScriptからサンドボックスを作成し、コードを実行して結果や標準出力を取得できます。
- code-interpreter は無料で使えますか?ライセンスは?
- code-interpreter は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- code-interpreter は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。code-interpreter の最終コミットは 2026年10月20日 です。
- code-interpreter は何に使えますか?
- LLMエージェントにPythonでデータを分析させ、結果を返す。 ホストシステムに影響を与えずに、信頼できないモデル生成コードを実行する。 OpenAIやAnthropicのモデルなどを使い、コードを実行して回答を計算するチャットアプリを構築する。
- code-interpreter のインストール方法は?
- Python SDKをインストールする: pip install e2b-code-interpreter ダッシュボードからE2B APIキーを取得し、E2B_API_KEY環境変数に設定する Sandboxを作成し、その中でコードを実行するPythonの例を実行する
- code-interpreter はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/e2b-dev/code-interpreter
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
AIエージェントがブラウザー、シェル、ファイルシステム、VSCode Server、Jupyter、MCPを共有できるDockerサンドボックス
AI生成コードをコンテナなしで実行できる、Rust製の安全なPythonサンドボックス。
LLMエージェントのメモリ技術を扱う、30本の実行可能なJupyterノートブックを収録した学習用リポジトリ。
ハードウェア分離でAIエージェントや信頼できないコードをローカル実行できる、Rust製の組み込み可能なポータブルmicroVM。
信頼できないコードを軽量なVMサンドボックスで実行する、CLI・HTTP API・Python SDKで操作可能なKubernetesベースのセルフホスト型基盤。