CodeRunner: Una sandbox locale per i tuoi agenti AI

CodeRunner ti aiuta a mettere in sandbox i tuoi agenti AI e le loro azioni all'interno di una sandbox.

Caso d'uso principale: Puoi eseguire più agenti Claude Code o AI nella nostra sandbox senza alcun timore di perdita di dati o esfiltrazione.

Avvio rapido

Prerequisiti: Mac con macOS e 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

Arresto e ripresa

Arresta la sandbox quando hai finito:

container stop coderunner

Riprendi la stessa sandbox in seguito, preservando upload, kernel e pacchetti installati:

container start coderunner

Per ricominciare con una sandbox pulita, elimina il container ed esegui di nuovo l'installer:

container delete coderunner && ./install.sh

Esegui Claude Code all'interno di una Sandbox

./install.sh (se non già eseguito)

container exec -it coderunner /bin/bash

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

Altre Opzioni di Integrazione

Il server MCP sarà disponibile all'indirizzo: http://coderunner.local:8222/mcp

Installa i pacchetti richiesti (usa virtualenv e prendi nota del percorso di Python):

pip install -r examples/requirements.txt

1. Integrazione con Claude Desktop

Configura Claude Desktop per usare CodeRunner come server MCP:

demo1

demo2

demo4

Copia la configurazione di esempio:

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

Modifica il file di configurazione e sostituisci i percorsi segnaposto:
- Sostituisci /path/to/your/python con il tuo percorso Python effettivo (es. /usr/bin/python3 o /opt/homebrew/bin/python3)
- Sostituisci /path/to/coderunner con il percorso effettivo del repository clonato
Esempio dopo la modifica:
```
{
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3",
      "args": ["/Users/yourname/coderunner/examples/claude_desktop/mcpproxy.py"]
    }
  }
}
```
Aggiorna la configurazione di Claude Desktop:
- Apri Claude Desktop Vai su Impostazioni → Sviluppatore
- Aggiungi la configurazione del server MCP
- Riavvia Claude Desktop
Inizia a usare CodeRunner in Claude: Ora puoi chiedere a Claude di eseguire codice, e verrà eseguito in sicurezza nella sandbox!

2. Claude Code CLI

Usa CodeRunner con Claude Code CLI per assistenza AI da terminale:

Avvio rapido:

# 1. Installa e avvia CodeRunner (configurazione una tantum)
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git
cd coderunner
sudo ./install.sh

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

# 3. Riconnetti ai server MCP
/mcp

Passaggi di installazione:

Vai al Marketplace dei plugin:
Aggiungi il repository InstaVM:
Esegui codice Python con Claude Code:

Questo è tutto! Claude Code ora ha accesso a tutti gli strumenti di CodeRunner:

execute_python_code - Esegui codice Python in un kernel Jupyter persistente
navigate_and_get_all_visible_text - Web scraping con Playwright
list_skills - Elenca le skill disponibili (docx, xlsx, pptx, pdf, elaborazione immagini, ecc.)
get_skill_info - Ottieni documentazione per skill specifiche
get_skill_file - Leggi file di skill ed esempi

Scopri di più: Vedi il repository del plugin per la documentazione dettagliata.

3. Configurazione OpenCode

Configura OpenCode per usare CodeRunner come server MCP:

Esempio OpenCode

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

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

Dopo aver salvato la configurazione:

Riavvia OpenCode
Gli strumenti di CodeRunner saranno disponibili automaticamente
Inizia a eseguire codice Python con pieno accesso all'ambiente in sandbox

4. Python OpenAI Agents

Usa CodeRunner con la libreria Python agents di OpenAI:

demo3

Imposta la tua chiave API OpenAI:

export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key-here"

Esegui il client:

python examples/openai_agents/openai_client.py

Inizia a programmare: Inserisci prompt come "scrivi codice python per generare 100 numeri primi" e guardalo eseguire in sicurezza nella sandbox!

5. Gemini-CLI

Gemini CLI è stato lanciato di recente da Google.

~/.gemini/settings.json

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

gemini1

gemini2

6. Kiro by Amazon

Kiro è stato lanciato di recente da Amazon.

~/.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

coderunner

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