CodeRunner: Un entorno aislado local para tus agentes de IA

CodeRunner te ayuda a aislar tus agentes de IA y sus acciones dentro de un entorno aislado.

Caso de uso clave: Puedes ejecutar múltiples Claude Code o agentes de IA en nuestro entorno aislado sin temor a pérdida de datos o exfiltración.

Inicio rápido

Requisitos previos: Mac con macOS y 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

Detener y reanudar

Detén el entorno aislado cuando hayas terminado:

container stop coderunner

Reanuda el mismo entorno aislado más tarde, conservando las subidas, los kernels y los paquetes instalados:

container start coderunner

Para empezar de nuevo con un entorno aislado limpio, elimina el contenedor y ejecuta el instalador de nuevo:

container delete coderunner && ./install.sh

Ejecutar Claude Code dentro de un entorno aislado

./install.sh (si no se ha hecho ya)

container exec -it coderunner /bin/bash

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

Otras opciones de integración

El servidor MCP estará disponible en: http://coderunner.local:8222/mcp

Instalar paquetes necesarios (usa virtualenv y anota la ruta de Python):

pip install -r examples/requirements.txt

1. Integración con Claude Desktop

Configurar Claude Desktop para usar CodeRunner como servidor MCP:

demo1

demo2

demo4

Copia la configuración de ejemplo:

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

Edita el archivo de configuración y reemplaza las rutas de ejemplo:
- Reemplaza /path/to/your/python con tu ruta real de Python (ej. /usr/bin/python3 o /opt/homebrew/bin/python3)
- Reemplaza /path/to/coderunner con la ruta real de tu repositorio clonado
Ejemplo después de editar:
```
{
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3",
      "args": ["/Users/tunombre/coderunner/examples/claude_desktop/mcpproxy.py"]
    }
  }
}
```
Actualiza la configuración de Claude Desktop:
- Abre Claude Desktop
- Ve a Settings → Developer
- Añade la configuración del servidor MCP
- Reinicia Claude Desktop
Empieza a usar CodeRunner en Claude: Ahora puedes pedirle a Claude que ejecute código, y se ejecutará de forma segura en el entorno aislado.

2. Claude Code CLI

Usar CodeRunner con Claude Code CLI para asistencia de IA desde terminal:

Inicio rápido:

# 1. Instalar e iniciar CodeRunner (configuración única)
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git
cd coderunner
sudo ./install.sh

# 2. Instalar el plugin de Claude Code
claude plugin marketplace add https://github.com/instavm/coderunner-plugin
claude plugin install instavm-coderunner

# 3. Reconectar a los servidores MCP
/mcp

Pasos de instalación:

Navega al mercado de plugins:
Añade el repositorio de InstaVM:
Ejecuta código Python con Claude Code:

¡Eso es todo! Claude Code ahora tiene acceso a todas las herramientas de CodeRunner:

execute_python_code - Ejecutar código Python en un kernel Jupyter persistente
navigate_and_get_all_visible_text - Web scraping con Playwright
list_skills - Listar habilidades disponibles (docx, xlsx, pptx, pdf, procesamiento de imágenes, etc.)
get_skill_info - Obtener documentación para habilidades específicas
get_skill_file - Leer archivos de habilidades y ejemplos

Más información: Consulta el repositorio del plugin para documentación detallada.

3. Configuración de OpenCode

Configurar OpenCode para usar CodeRunner como servidor MCP:

Ejemplo OpenCode

Crea o edita ~/.config/opencode/opencode.json:

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

Después de guardar la configuración:

Reinicia OpenCode
Las herramientas de CodeRunner estarán disponibles automáticamente
Empieza a ejecutar código Python con acceso completo al entorno aislado

4. Agentes Python de OpenAI

Usar CodeRunner con la biblioteca de agentes Python de OpenAI:

demo3

Establece tu clave de API de OpenAI:

export OPENAI_API_KEY="tu-clave-de-api-de-openai-aqui"

Ejecuta el cliente:

python examples/openai_agents/openai_client.py

Empieza a programar: ¡Introduce indicaciones como "escribe código python para generar 100 números primos" y observa cómo se ejecuta de forma segura en el entorno aislado!

5. Gemini-CLI

Gemini CLI fue lanzado recientemente por Google.

~/.gemini/settings.json

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

gemini1

gemini2

6. Kiro de Amazon

Kiro fue lanzado recientemente por Amazon.

~/.kiro/settings/mcp.json

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

kiro

coderunner

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