CodeRunner: بيئة عزل محلية لوكلاء الذكاء الاصطناعي لديك

يساعدك CodeRunner في عزل وكلاء الذكاء الاصطناعي وإجراءاتهم داخل بيئة عزل.

حالة الاستخدام الرئيسية: يمكنك تشغيل عدة وكلاء Claude Code أو وكلاء ذكاء اصطناعي في بيئة العزل لدينا دون أي خوف من فقدان البيانات أو تسريبها.

البدء السريع

المتطلبات الأساسية: جهاز Mac بنظام macOS ومعالج Apple Silicon (M1/M2/M3/M4)، وPython 3.10+

git clone https://github.com/instavm/coderunner.git
cd coderunner
chmod +x install.sh
./install.sh

الإيقاف والاستئناف

أوقف بيئة العزل عندما تنتهي:

container stop coderunner

استأنف نفس بيئة العزل لاحقًا مع الحفاظ على الملفات المرفوعة والنوى والحزم المثبتة:

container start coderunner

لبدء من جديد ببيئة عزل نظيفة، احذف الحاوية وأعد تشغيل المثبّت:

container delete coderunner && ./install.sh

تشغيل Claude Code داخل بيئة عزل

./install.sh (إذا لم يكن قد تم تنفيذه مسبقًا)

container exec -it coderunner /bin/bash

root@coderunner:/app# npm install -g @anthropic-ai/claude-code

خيارات التكامل الأخرى

سيكون خادم MCP متاحًا على: http://coderunner.local:8222/mcp

ثبّت الحزم المطلوبة (استخدم virtualenv ولاحظ مسار Python):

pip install -r examples/requirements.txt

1. التكامل مع Claude Desktop

قم بتكوين Claude Desktop لاستخدام CodeRunner كخادم MCP:

demo1

demo2

demo4

انسخ التكوين النموذجي:

cd examples
cp claude_desktop/claude_desktop_config.example.json claude_desktop/claude_desktop_config.json

عدّل ملف التكوين واستبدل مسارات العناصر النائبة:
- استبدل /path/to/your/python بمسار Python الفعلي لديك (مثل /usr/bin/python3 أو /opt/homebrew/bin/python3)
- استبدل /path/to/coderunner بالمسار الفعلي للمستودع المستنسخ لديك
مثال بعد التعديل:
```
{
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3",
      "args": ["/Users/yourname/coderunner/examples/claude_desktop/mcpproxy.py"]
    }
  }
}
```

2. Claude Code CLI

استخدم CodeRunner مع Claude Code CLI للحصول على مساعدة ذكاء اصطناعي عبر الطرفية:

البدء السريع:

# 1. Install and start CodeRunner (one-time setup)
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git
cd coderunner
sudo ./install.sh

# 2. Install the Claude Code plugin
claude plugin marketplace add https://github.com/instavm/coderunner-plugin
claude plugin install instavm-coderunner

# 3. Reconnect to MCP servers
/mcp

خطوات التثبيت:

انتقل إلى سوق الإضافات:
أضف مستودع InstaVM:
نفّذ كود Python مع Claude Code:

وهكذا! أصبح بإمكان Claude Code الآن الوصول إلى جميع أدوات CodeRunner:

execute_python_code - تشغيل كود Python في نواة Jupyter دائمة
navigate_and_get_all_visible_text - استخراج بيانات الويب باستخدام Playwright
list_skills - سرد المهارات المتاحة (docx وxlsx وpptx وpdf ومعالجة الصور وغيرها)
get_skill_info - الحصول على توثيق لمهارات محددة
get_skill_file - قراءة ملفات المهارات والأمثلة

لمعرفة المزيد: راجع مستودع الإضافة للحصول على توثيق مفصل.

3. تكوين OpenCode

قم بتكوين OpenCode لاستخدام CodeRunner كخادم MCP:

مثال على OpenCode

أنشئ أو عدّل ~/.config/opencode/opencode.json:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "coderunner": {
      "type": "remote",
      "url": "http://coderunner.local:8222/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

بعد حفظ التكوين:

أعد تشغيل OpenCode
ستتوفر أدوات CodeRunner تلقائيًا
ابدأ بتنفيذ كود Python مع وصول كامل إلى البيئة المعزولة

4. وكلاء OpenAI باستخدام Python

استخدم CodeRunner مع مكتبة وكلاء Python من OpenAI:

demo3

عيّن مفتاح OpenAI API الخاص بك:
```
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"
```

شغّل العميل:

python examples/openai_agents/openai_client.py

ابدأ البرمجة: أدخل مطالبات مثل "اكتب كود Python لتوليد 100 رقم أولي" وشاهدها تُنفَّذ بأمان داخل بيئة العزل!

5. Gemini-CLI

أصدرت Google مؤخرًا Gemini CLI.

~/.gemini/settings.json

{
  "theme": "Default",
  "selectedAuthType": "oauth-personal",
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "httpUrl": "http://coderunner.local:8222/mcp"
    }
  }
}

gemini1

gemini2

6. Kiro من Amazon

أصدرت Amazon مؤخرًا Kiro.

~/.kiro/settings/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "command": "/path/to/venv/bin/python",
      "args": [
        "/path/to/coderunner/examples/claude_desktop/mcpproxy.py"
      ],
      "disabled": false,
      "autoApprove": [
        "execute_python_code"
      ]
    }
  }
}

kiro

7. Coderunner-UI (مساحة عمل ذكاء اصطناعي دون اتصال)

Coderunner-UI هي أداة مساحة عمل الذكاء الاصطناعي دون اتصال الخاصة بنا، والمصممة للخصوصية الكاملة والمعالجة المحلية.

coderunner-ui

الأمان

يتم تشغيل الكود في حاوية معزولة مع عزل على مستوى الآلة الافتراضية. يظل نظام المضيف والملفات خارج بيئة العزل محمية.

من @apple/container:

تتمتع كل حاوية بخصائص العزل الخاصة بآلة افتراضية كاملة، باستخدام مجموعة صغيرة من الأدوات الأساسية والمكتبات الديناميكية لتقليل استهلاك الموارد وسطح الهجوم.

نظام المهارات

يتضمن CodeRunner نظام مهارات مدمجًا يوفر أدوات جاهزة للمهام الشائعة. تُنظَّم المهارات في فئتين:

المهارات العامة المدمجة

تُضمَّن المهارات التالية في كل تثبيت لـ CodeRunner:

pdf-text-replace - استبدال النص في نماذج PDF القابلة للتعبئة
image-crop-rotate - قص الصور وتدويرها

استخدام المهارات

يتم الوصول إلى المهارات عبر أدوات MCP:

# List all available skills
result = await list_skills()

# Get documentation for a specific skill
info = await get_skill_info("pdf-text-replace")

# Execute a skill's script
code = """
import subprocess
subprocess.run([
    'python',
    '/app/uploads/skills/public/pdf-text-replace/scripts/replace_text_in_pdf.py',
    '/app/uploads/input.pdf',
    'OLD TEXT',
    'NEW TEXT',
    '/app/uploads/output.pdf'
])
"""
result = await execute_python_code(code)

إضافة مهارات مخصصة

يمكن للمستخدمين إضافة مهاراتهم الخاصة إلى المجلد ~/.coderunner/assets/skills/user/:

أنشئ مجلدًا لمهارتك (مثل my-custom-skill/)
أضف ملف SKILL.md يحتوي على التوثيق
أضف نصوصك البرمجية في مجلد فرعي scripts/
سيتم اكتشاف المهارات تلقائيًا بواسطة أداة list_skills()

بنية المهارة:

~/.coderunner/assets/skills/user/my-custom-skill/
├── SKILL.md              # Documentation with usage examples
└── scripts/              # Your Python/bash scripts
    └── process.py

مثال: استخدام مهارة استبدال النص في PDF

# Inside the container, execute:
python /app/uploads/skills/public/pdf-text-replace/scripts/replace_text_in_pdf.py \
    /app/uploads/tax_form.pdf \
    "John Doe" \
    "Jane Smith" \
    /app/uploads/tax_form_updated.pdf

البنية المعمارية

يتكون CodeRunner من:

حاوية العزل: بيئة تنفيذ معزولة مع نواة Jupyter
خادم MCP: يتولى التواصل بين نماذج الذكاء الاصطناعي وبيئة العزل
نظام المهارات: أدوات جاهزة للمهام الشائعة (معالجة PDF ومعالجة الصور وغيرها)

أمثلة

يحتوي مجلد examples/ على:

openai-agents - مثال على تكامل وكلاء OpenAI
claude-desktop - مثال على تكامل Claude Desktop

درس بناء صورة الحاوية

https://github.com/apple/container/blob/main/docs/tutorial.md

خارطة الطريق

دعم نظام Linux مع Firecracker
حواجز حماية للإجراءات الخارجية للوكلاء
CLI لـ Coderunner

المساهمة

نرحب بالمساهمات! يرجى الاطلاع على CONTRIBUTING.md للحصول على الإرشادات.

الترخيص

هذا المشروع مرخص بموجب رخصة Apache 2.0 - راجع ملف LICENSE للحصول على التفاصيل.

coderunner

الأكثر شعبية