CodeRunner: Eine lokale Sandbox für Ihre KI-Agenten

CodeRunner hilft Ihnen, Ihre KI-Agenten und deren Aktionen in einer Sandbox zu isolieren.

Hauptanwendungsfall: Sie können mehrere Claude Code- oder KI-Agenten in unserer Sandbox ausführen, ohne Angst vor Datenverlust oder -exfiltration zu haben.

Schnellstart

Voraussetzungen: Mac mit macOS und Apple Silicon (M1/M2/M3/M4), Python 3.10+

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

Stoppen und fortsetzen

Stoppen Sie die Sandbox, wenn Sie fertig sind:

container stop coderunner

Setzen Sie dieselbe Sandbox später fort, wobei Uploads, Kernel und installierte Pakete erhalten bleiben:

container start coderunner

Um mit einer sauberen Sandbox von vorne zu beginnen, löschen Sie den Container und führen Sie das Installationsprogramm erneut aus:

container delete coderunner && ./install.sh

Claude Code innerhalb einer Sandbox ausführen

./install.sh (falls noch nicht geschehen)

container exec -it coderunner /bin/bash

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

Andere Integrationsmöglichkeiten

Der MCP-Server ist verfügbar unter: http://coderunner.local:8222/mcp

Erforderliche Pakete installieren (verwenden Sie eine virtuelle Umgebung und notieren Sie den Python-Pfad):

pip install -r examples/requirements.txt

1. Claude Desktop Integration

2. Claude Code CLI

# 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

3. OpenCode Konfiguration

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

4. Python OpenAI Agents

5. Gemini-CLI

Gemini CLI wurde kürzlich von Google veröffentlicht.

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

6. Kiro von Amazon

Kiro wurde kürzlich von Amazon veröffentlicht.

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

7. Coderunner-UI (Offline KI-Arbeitsbereich)

Coderunner-UI ist unser eigenes Offline-KI-Arbeitsbereichstool, das für vollständige Privatsphäre und lokale Verarbeitung konzipiert wurde.

Sicherheit

Der Code wird in einem isolierten Container mit VM-Isolation ausgeführt. Ihr Hostsystem und Dateien außerhalb der Sandbox bleiben geschützt.

Von @apple/container:

Jeder Container hat die Isolationseigenschaften einer vollständigen VM und verwendet einen minimalen Satz von Kernprogrammen und dynamischen Bibliotheken, um Ressourcennutzung und Angriffsfläche zu reduzieren.

Fähigkeiten-System

CodeRunner enthält ein integriertes Fähigkeiten-System, das vorgefertigte Werkzeuge für häufige Aufgaben bereitstellt. Fähigkeiten sind in zwei Kategorien organisiert:

Integrierte öffentliche Fähigkeiten

Die folgenden Fähigkeiten sind in jeder CodeRunner-Installation enthalten:

• pdf-text-replace – Text in ausfüllbaren PDF-Formularen ersetzen
• image-crop-rotate – Bilder zuschneiden und drehen

Fähigkeiten verwenden

Fähigkeiten werden über MCP-Werkzeuge angesprochen:

# 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)

Benutzerdefinierte Fähigkeiten hinzufügen

Benutzer können ihre eigenen Fähigkeiten im Verzeichnis ~/.coderunner/assets/skills/user/ hinzufügen:

1. Erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihre Fähigkeit (z. B. my-custom-skill/)
2. Fügen Sie eine Datei SKILL.md mit Dokumentation hinzu
3. Fügen Sie Ihre Skripte in einem Unterverzeichnis scripts/ hinzu
4. Fähigkeiten werden automatisch vom list_skills()-Tool erkannt

Fähigkeiten-Struktur:

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

Beispiel: Verwendung der PDF-Text-Ersetzungsfähigkeit

# 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

Architektur

CodeRunner besteht aus:

• Sandbox-Container: Isolierte Ausführungsumgebung mit Jupyter-Kernel
• MCP-Server: Kommunikation zwischen KI-Modellen und der Sandbox
• Fähigkeiten-System: Vorgefertigte Werkzeuge für häufige Aufgaben (PDF-Bearbeitung, Bildverarbeitung usw.)

Beispiele

Das Verzeichnis examples/ enthält:

• openai-agents – Beispielintegration für OpenAI-Agenten
• claude-desktop – Beispielintegration für Claude Desktop

Anleitung zum Erstellen des Container-Images

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

Fahrplan

1. Linux-Unterstützung mit Firecracker
2. Schutzmaßnahmen für externe agentische Aktionen
3. CLI für Coderunner

Mitwirken

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