การเปิดตัว Model Context Protocol (MCP) ของ Pydantic สำหรับการรันโค้ด Python ในแซนด์บ็อกซ์ได้จุดประกายการถกเถียงอย่างคึกคักในหมู่นักพัฒนาเกี่ยวกับวิธีการที่ดีที่สุดในการทำ Python sandboxing โซลูชันนี้ซึ่งใช้ Pyodide ที่ทำงานใน Deno เพื่อประมวลผลโค้ด Python แบบแยกส่วน ได้รับทั้งคำชมและคำวิจารณ์จากชุมชนนักพัฒนา
ข้อแลกเปลี่ยนด้านความปลอดภัยใน Python Sandboxing
การใช้งาน MCP Run Python จะประมวลผลโค้ด Python ภายใน Pyodide ซึ่งเป็นการกระจาย Python สำหรับเบราว์เซอร์ที่ทำงานภายในรันไทม์ JavaScript ของ Deno แม้ว่าวิธีการนี้จะให้การแยกส่วนจากระบบปฏิบัติการโฮสต์ สมาชิกในชุมชนได้แสดงความกังวลเกี่ยวกับสมมติฐานด้านความปลอดภัย นักพัฒนาบางคนชี้ให้เห็นว่าวิธีนี้ขึ้นอยู่กับความปลอดภัยของหลายชั้น - ทั้ง WASM VM ของ Deno และ Pyodide - ซึ่งทั้งสองอาจมีช่องโหว่หรือข้อบกพร่องได้ การถกเถียงนี้เน้นย้ำความท้าทายพื้นฐานของการรันโค้ด Python ที่ไม่น่าเชื่อถืออย่างปลอดภัย เนื่องจาก CPython (การใช้งาน Python มาตรฐาน) ไม่ได้ถูกออกแบบมาให้มีคุณสมบัติ sandboxing เป็นหลัก
ผมเชื่อใจแซนด์บ็อกซ์ WASM มากกว่าแซนด์บ็อกซ์ Docker container เยอะเลย เครื่องมือ WASM ทำงานในเบราว์เซอร์เกือบทุกเครื่องบนโลก หลายพันล้านครั้งต่อวัน ปัญหาด้านความปลอดภัยในเครื่องมือเหล่านั้นจะถูกตรวจพบอย่างรวดเร็วมาก
แนวทางการทำ Sandboxing ใน Python ที่กล่าวถึงในการสนทนา
- Pyodide ใน Deno (MCP Run Python): ใช้การแยกแบบ WASM ความปลอดภัยดีแต่มีค่าใช้จ่ายด้านประสิทธิภาพ
- Wasmtime: การรัน Python ในคอนเทนเนอร์ WASM โดยตรงภายใน Python
- Firecracker microVMs: การแยกความปลอดภัยที่ดีกว่าแต่เวลาเริ่มต้นช้ากว่า
- คุณสมบัติของ Linux kernel: Landlock, cgroups สำหรับการทำ sandboxing
- gVisor: เทคโนโลยี sandbox สำหรับคอนเทนเนอร์
- การทำ sandboxing แบบกำหนดเอง: การใช้ eval/exec กับ importers ที่กำหนดเอง (กล่าวถึงโดย Temporal)
- Seccomp-based jails: สำหรับกรณีการใช้งานที่จำกัดด้วย syscalls ที่ถูกจำกัด
ข้อพิจารณาด้านประสิทธิภาพและทางเลือกอื่น
เมตริกประสิทธิภาพที่แบ่งปันในการสนทนาเผยให้เห็นถึงค่าโสหุ้ยที่สำคัญเมื่อรันโค้ด Python ในแซนด์บ็อกซ์ที่อิงกับ WASM การทดสอบประสิทธิภาพแสดงให้เห็นว่าโปรแกรม hello world อย่างง่ายในแซนด์บ็อกซ์ช้ากว่าการประมวลผล Python มาตรฐานประมาณ 12 เท่า และช้ากว่าการใช้งานที่เพิ่มประสิทธิภาพด้วย C ของโปรแกรมเดียวกันเกือบ 370 เท่า ช่องว่างด้านประสิทธิภาพนี้ทำให้นักพัฒนาสำรวจวิธีการทางเลือกอื่น รวมถึงการใช้คุณสมบัติของเคอร์เนล Linux เช่น Landlock และ cgroups, firecracker microVMs และโซลูชัน WASM อื่นๆ เช่น wasmtime
การเปรียบเทียบประสิทธิภาพ (โปรแกรม Hello World)
| การนำไปใช้งาน | เวลา | ประสิทธิภาพเปรียบเทียบ |
|---|---|---|
| Optimized C | ~0.0006 วินาที | เร็วกว่า WASM sandbox 368 เท่า |
| Standard Python | ~0.019 วินาที | เร็วกว่า WASM sandbox 12.3 เท่า |
| WASM Python Sandbox | ~0.234 วินาที | เกณฑ์พื้นฐาน |
การสนับสนุนระบบนิเวศและการประยุกต์ใช้งานจริง
แม้จะมีข้อกังวลด้านประสิทธิภาพ แต่วิธีการของ Pyodide ก็มีความยืดหยุ่นที่น่าประหลาดใจ สมาชิกในชุมชนสังเกตว่าการพึ่งพาที่ซับซ้อนเช่น scikit-learn สามารถทำงานได้ในสภาพแวดล้อมนี้ ทำให้สามารถใช้งานประสบการณ์การเรียนรู้ของเครื่องอย่างง่ายในเบราว์เซอร์ ความสามารถนี้ทำให้โซลูชันนี้น่าสนใจสำหรับกรณีการใช้งานบางอย่าง โดยเฉพาะเมื่อความปลอดภัยมีความสำคัญมากกว่าประสิทธิภาพดิบ วิธีการนี้ยังสะท้อนเทคนิคที่ใช้โดยแพลตฟอร์ม AI หลัก - ตัวอย่างเช่น ChatGPT ใช้ Pyodide สำหรับการประมวลผลโค้ดบนเบราว์เซอร์และ Jupyter ใน Kubernetes containers สำหรับฟีเจอร์ Code Interpreter
บริบทที่กว้างขึ้นของเฟรมเวิร์ก AI Agent
การใช้งาน MCP Run Python เป็นส่วนหนึ่งของระบบนิเวศที่เติบโตของเฟรมเวิร์ก AI agent ที่ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถประมวลผลโค้ดได้อย่างปลอดภัย นักพัฒนาบางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับการแพร่กระจายของเฟรมเวิร์กเหล่านี้ โดยเปรียบเทียบกับการแตกแยกที่เห็นในระบบนิเวศของ JavaScript วิธีการทางเลือกที่กล่าวถึงรวมถึง eval-py ของ Dylibso, firecracker VMs สำหรับการประมวลผลที่ยืดหยุ่นมากขึ้นแต่ช้ากว่า และโซลูชันแซนด์บ็อกซ์ที่กำหนดเองที่สร้างขึ้นด้วยเครื่องมือเช่น seccomp
การค้นหาโซลูชัน Python sandboxing ที่สมบูรณ์แบบยังคงดำเนินต่อไป โดยวิธีการที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะ ข้อกำหนดด้านความปลอดภัย และความต้องการด้านประสิทธิภาพ เมื่อระบบ AI มีความจำเป็นต้องประมวลผลโค้ดอย่างปลอดภัยมากขึ้น พื้นที่นี้มีแนวโน้มที่จะเห็นนวัตกรรมและการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง
อ้างอิง: MCP Run Python