/ Directorio / Playground / CodeRunner
← Todos los servidores ↗ GitHub
● Comunidad instavm ⚡ Instantáneo

CodeRunner

por instavm · instavm/coderunner

Ejecución de código aislada en VM para agentes — Python, Playwright, kernel de Jupyter persistente, todo en sandbox lejos de tu host.

CodeRunner da a Claude (y otros agentes) un sandbox seguro y persistente: ejecuta Python con un kernel de Jupyter de larga vida, hace scraping con Playwright, manipula PDFs e imágenes. El aislamiento a nivel de VM en contenedor significa que puedes dejar que un agente ejecute código no confiable sin arruinar tu máquina. Se expone como servidor MCP para funcionar en cualquier cliente.

▶ Ver demo 📦 Instalar 💡 Casos de uso

Por qué usarlo

Características clave

Demo en vivo

Cómo se ve en la práctica

listo

Instalar

Elige tu cliente

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "coderunner-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/instavm/coderunner",
        "~/.claude/skills/coderunner"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Reinicia después de guardar.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "coderunner-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/instavm/coderunner",
        "~/.claude/skills/coderunner"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor usa el mismo esquema mcpServers que Claude Desktop. La configuración del proyecto prevalece sobre la global.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "coderunner-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/instavm/coderunner",
        "~/.claude/skills/coderunner"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Haz clic en el icono MCP Servers de la barra lateral de Cline y luego en "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "coderunner-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/instavm/coderunner",
        "~/.claude/skills/coderunner"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Mismo formato que Claude Desktop. Reinicia Windsurf para aplicar.

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "coderunner-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/instavm/coderunner",
        "~/.claude/skills/coderunner"
      ]
    }
  ]
}

Continue usa un array de objetos de servidor en lugar de un mapa.

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "coderunner-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/instavm/coderunner",
          "~/.claude/skills/coderunner"
        ]
      }
    }
  }
}

Añádelo a context_servers. Zed recarga en caliente al guardar.

claude mcp add coderunner-skill -- git clone https://github.com/instavm/coderunner ~/.claude/skills/coderunner

Un solo comando. Verifica con claude mcp list. Quita con claude mcp remove.

Casos de uso

Usos del mundo real: CodeRunner

Dejar que Claude ejecute código no confiable sin poner en riesgo tu portátil

👤 Devs experimentando con código generado automáticamente ⏱ ~15 min intermediate

Cuándo usarlo: Quieres que Claude escriba y ejecute un script que no revisaste completamente.

Requisitos previos
  • macOS Apple Silicon + Python 3.10+ — Limitación actual; el soporte de Linux varía
  • Skill instalada — git clone + ./install.sh según el README del proyecto
Flujo
  1. Darle la tarea
    Use coderunner. Write a Python script that downloads my Strava activities CSV from <url>, parses, and computes weekly mileage. Run it in the sandbox.✓ Copiado
    → Script ejecutado; salida mostrada; nada tocó mi sistema de archivos
  2. Iterar
    Add a chart of weekly mileage. Re-run.✓ Copiado
    → Gráfico renderizado; estado del kernel conservado (sin volver a importar)
  3. Exportar resultados
    Save CSV + chart to ./out/ on host (this only).✓ Copiado
    → Solo esa ruta escrita; el sandbox permanece sellado

Resultado: Experimentos rápidos sin el «oops, borró /Users».

Errores comunes
  • El acceso a la red todavía está permitido en el sandbox — Deshabilita la red si ejecutas código verdaderamente no confiable; de lo contrario puede exfiltrar datos
Combinar con: filesystem

Análisis de datos persistente con Claude

👤 Analistas usando Claude como copiloto de Jupyter ⏱ ~30 min beginner

Cuándo usarlo: Quieres una sesión de exploración de datos de 30 minutos sin perder el estado del kernel.

Flujo
  1. Cargar datos una vez
    Use coderunner. Load /data/sales.csv into df. Show schema + 5 sample rows.✓ Copiado
    → df en el kernel; persiste durante la sesión
  2. Consultas ad-hoc
    Pivot by region × month, show top 5 anomalies.✓ Copiado
    → Tabla dinámica + filas marcadas
  3. Exportar
    Save the anomalies subset to /out/anomalies.csv on host.✓ Copiado
    → CSV en /out/

Resultado: Análisis de calidad de notebook a través del chat, con código real ejecutándose.

Errores comunes
  • El estado del kernel se desvía en sesiones largas; resultados basados en variables obsoletas — Reinicia el kernel entre tareas no relacionadas; Claude puede emitir %reset
Combinar con: filesystem

Hacer scraping de un sitio con mucho JavaScript de forma segura

👤 Devs que necesitan datos puntuales de SPAs ⏱ ~20 min intermediate

Cuándo usarlo: El sitio necesita un navegador completo; no quieres un proceso de Chrome ejecutándose en tu host.

Flujo
  1. Iniciar una sesión
    Use coderunner Playwright. Open <url>, wait for the table, extract rows as JSON.✓ Copiado
    → JSON devuelto; el navegador se quedó en el sandbox
  2. Iterar selectores
    Selector missed the price column; adjust to find it.✓ Copiado
    → Selector actualizado; datos completos

Resultado: Datos extraídos; sin huella de navegador en el host.

Errores comunes
  • El sitio detecta headless y bloquea — Cambia a chromium con las opciones --headed=false-but-stealth que expone la skill

Combinaciones

Combínalo con otros MCPs para multiplicar por 10

coderunner-skill + filesystem

Mover datos dentro/fuera del sandbox solo mediante rutas montadas

Mount only /Users/me/data and /Users/me/out; everything else is read-only.✓ Copiado
coderunner-skill + duckduckgo-mcp

Pipeline buscar → obtener → analizar

Search via duckduckgo, scrape via coderunner Playwright, analyze in Python.✓ Copiado

Herramientas

Lo que expone este MCP

HerramientaEntradasCuándo llamarCoste
run_python code: str Cualquier ejecución de código 0
browser_navigate url, wait_for? Sesión de Playwright para scraping de SPA 0
browser_extract selector, format Extraer datos después de navegar 0
pdf_ops input_path, op, args Fusionar / dividir / extraer PDF 0
image_ops input_path, op, args Redimensionar, conversión de formato, OCR 0
kernel_reset — Entre sesiones no relacionadas 0

Coste y límites

Lo que cuesta ejecutarlo

Cuota de API
Ninguna — local
Tokens por llamada
Solo los tokens de código/salida
Monetario
Gratuito
Consejo
El kernel persistente ahorra tokens vs volver a importar; reinicia solo cuando el estado está mal

Seguridad

Permisos, secretos, alcance

Ámbitos mínimos: Mounted filesystem paths only Network on/off via config
Almacenamiento de credenciales: No pongas secretos en el sandbox a menos que estés bien con que el agente los vea
Salida de datos: Si la red está activada, el sandbox puede acceder a cualquier URL — desactívala para ejecuciones sensibles
No conceder nunca: Montaje de $HOME o / — el sandbox pierde su propósito

Resolución de problemas

Errores comunes y soluciones

install.sh falla en Linux

El proyecto es macOS Apple Silicon en primera clase; el soporte de Linux varía. Revisa las issues para notas específicas de distribución

Estado obsoleto de Playwright

Ejecuta kernel_reset; el contexto del navegador antiguo puede persistir entre llamadas

El sandbox no puede llegar a internet

La red está deshabilitada en la configuración; actívala si la necesitas. Por el contrario, aíslala cuando no sea necesaria

Faltan dependencias en la skill de PDF/imagen

La imagen del contenedor incluye las comunes; reconstruye la imagen para añadir dependencias personalizadas

Alternativas

CodeRunner vs otros

AlternativaCuándo usarlaContrapartida
Anthropic code execution betaQuieres ejecución del lado del servidor sin sandbox localEn la nube; los datos salen de tu máquina
Docker by handQuieres control total de la imagen del contenedorConfiguración manual; sin servidor MCP listo para usar

Más

Recursos

📖 Lee el README oficial en GitHub

🐙 Ver issues abiertas

🔍 Ver todos los 400+ servidores MCP y Skills