Container Use 让编码智能体在互不干扰的并行环境中工作。告别一次只照看一个智能体的模式，转而支持多个智能体使用您偏好的技术栈安全、独立地协作。请参阅完整文档。

它是一个开源的MCP服务器，可作为CLI工具与Claude Code、Cursor及其他兼容MCP的智能体协同工作。由Dagger提供技术支持。

• 📦 隔离环境：每个智能体都会获得一个基于独立Git分支的新容器——无需担心冲突即可运行多个智能体，安全试错，并能即时丢弃失败的结果。
• 👀 实时可见性：查看智能体实际执行的完整命令历史和日志，而非仅凭其自我报告。
• 🚁 直接干预：随时进入任意智能体的终端，了解其状态并在卡壳时接管控制。
• 🎮 环境管理：采用标准Git工作流程——只需git checkout <branch_name>即可回顾任何智能体的工作成果。
• 🌎 通用兼容性：适用于任何智能体、模型或基础设施，避免供应商锁定。

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🦺 本项目尚处于早期开发阶段，正在持续演进。如遇问题，请提交Issue，或通过Discord的#container-use频道与我们联系。

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快速入门

安装

# macOS（推荐）
brew install dagger/tap/container-use

# 所有平台
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagger/container-use/main/install.sh | bash

与您的智能体集成

Container Use可与任何兼容MCP的智能体配合使用。配置步骤始终相同：将container-use stdio添加为MCP服务器。

👉 所有智能体的完整设置指南（Cursor、Goose、VSCode等）

以Claude Code为例：

# 添加Container Use MCP服务器
cd /path/to/repository
claude mcp add container-use -- container-use stdio

# 添加智能体规则（可选）
curl https://raw.githubusercontent.com/dagger/container-use/main/rules/agent.md >> CLAUDE.md

💡 命令快捷方式

container-use命令也可简写为cu，两者功能完全相同：

• container-use stdio（文档中常用）
• cu stdio（快捷方式）

体验一下

让您的智能体创建点东西：

使用Flask用Python创建一个“Hello, World”应用

您的智能体会在一个隔离的环境中工作，并为您提供访问应用及代码的URL！

container-use 快速上手指南

container-use 是一个开源的 MCP 服务器工具，专为代码代理（Coding Agents）设计。它能让多个 AI 代理在独立的容器化环境中并行工作，互不干扰，同时让你能实时监控、干预并管理它们的工作成果。

环境准备

• 操作系统：支持 macOS、Linux 及 Windows (WSL)。
• 核心依赖：
  • Docker：必须安装并正在运行（用于创建隔离容器）。
  • MCP 兼容客户端：如 Claude Code、Cursor、VSCode 等支持 MCP 协议的编辑器或终端工具。
• 网络要求：需能访问 GitHub 以下载安装脚本或拉取镜像。

安装步骤

方式一：macOS (推荐)

如果你使用 Homebrew，可以直接通过以下命令安装：

brew install dagger/tap/container-use

方式二：全平台通用

适用于 Linux、Windows (WSL) 或其他未配置 Homebrew 的环境：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dagger/container-use/main/install.sh | bash

💡 提示：安装完成后，container-use 命令也可简写为 cu，两者功能完全一致（例如 cu stdio）。

基本使用

1. 配置 MCP 服务器

在你的项目目录中，将 container-use 注册为 MCP 服务器。以下以 Claude Code 为例：

# 进入你的代码仓库目录
cd /path/to/repository

# 添加 container-use 作为 MCP 服务器
claude mcp add container-use -- container-use stdio

# (可选) 添加推荐的 Agent 规则文件，优化代理行为
curl https://raw.githubusercontent.com/dagger/container-use/main/rules/agent.md >> CLAUDE.md

对于 Cursor、Goose 或其他编辑器，只需在各自的 MCP 配置中添加 container-use stdio 即可。详细配置请参考官方文档。

2. 开始任务

配置完成后，直接向你的 AI 代理下达指令。代理会自动在一个全新的、独立的 Git 分支和 Docker 容器中执行任务。

示例指令：

Create a hello world app in python using flask

3. 查看结果

• 自动输出：任务完成后，代理会提供预览 URL 和代码路径。
• 实时干预：如果代理卡住，你可以直接切换到该代理对应的终端或 Git 分支进行检查和控制。
• 环境清理：每个代理都在独立分支工作，实验失败可直接丢弃分支，不影响主代码库。

现在，你可以同时让多个代理处理不同的任务，而无需担心环境冲突！