CodeRunner：为您的 AI Agent 提供的本地沙箱

CodeRunner 能够帮助您在沙箱内运行 AI Agent 及其操作。

核心用例： 您可以在我们的沙箱中运行多个 Claude Code 或其他 AI Agent，无需担心数据丢失或泄露问题。

快速开始

前提条件： 搭载 Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) 芯片的 Mac 设备，Python 3.10+

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

在沙箱内运行 Claude Code

运行 ./install.sh（如果尚未安装）

container exec -it coderunner /bin/bash

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

其他集成选项

MCP server 将在以下地址可用：http://coderunner.local:8222/mcp

安装必需的软件包（请使用 virtualenv 并注意 Python 路径）：

pip install -r examples/requirements.txt

1. Claude Desktop 集成

配置 Claude Desktop 以将 CodeRunner 用作 MCP server：

demo1

demo2

demo4

复制示例配置：

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

编辑配置文件并替换占位符路径：
- 将 /path/to/your/python 替换为您实际的 Python 路径（例如 /usr/bin/python3 或 /opt/homebrew/bin/python3）
- 将 /path/to/coderunner 替换为您克隆的仓库实际路径
编辑后的示例：
```
{
  "mcpServers": {
    "coderunner": {
      "command": "/opt/homebrew/bin/python3",
      "args": ["/Users/yourname/coderunner/examples/claude_desktop/mcpproxy.py"]
    }
  }
}
```
更新 Claude Desktop 配置：
- 打开 Claude Desktop
- 进入 Settings → Developer
- 添加 MCP server 配置
- 重启 Claude Desktop
开始在 Claude 中使用 CodeRunner： 现在您可以要求 Claude 执行代码，它将在沙箱中安全运行！

2. Claude Code CLI

将 CodeRunner 与 Claude Code CLI 配合使用，以实现基于终端的 AI 辅助：

快速开始：

# 1. 安装并启动 CodeRunner (只需设置一次)
git clone https://github.com/instavm/coderunner.git
cd coderunner
sudo ./install.sh

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

# 3. 重新连接到 MCP servers
/mcp

安装步骤：

导航至插件市场 (Plugin Marketplace)：
添加 InstaVM 仓库：
使用 Claude Code 执行 Python 代码：

设置完成！现在 Claude Code 可以访问所有 CodeRunner 工具：

execute_python_code - 在持久化的 Jupyter 内核中运行 Python 代码
navigate_and_get_all_visible_text - 使用 Playwright 进行网页抓取
list_skills - 列出可用技能（docx, xlsx, pptx, pdf, 图像处理等）
get_skill_info - 获取特定技能的文档
get_skill_file - 读取技能文件和示例

了解更多： 请参阅插件仓库以获取详细文档。

3. OpenCode 配置

配置 OpenCode 以将 CodeRunner 用作 MCP server：

OpenCode Example

创建或编辑 ~/.config/opencode/opencode.json：

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

保存配置后：

重启 OpenCode
CodeRunner 工具将自动可用
开始在沙箱环境中全权执行 Python 代码

4. Python OpenAI Agents

将 CodeRunner 与 OpenAI 的 Python agents 库配合使用：

demo3

设置您的 OpenAI API key：

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

运行客户端：

python examples/openai_agents/openai_client.py

开始编程： 输入提示词（例如“编写 Python 代码生成 100 个质数”），查看它在沙箱中安全执行！

5. Gemini-CLI

Gemini CLI 是 Google 最近推出的工具。

配置 ~/.gemini/settings.json：

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

gemini1