CodeRunner (Claude Skill) — Cas d'usage, Installer & Démo en direct

Pourquoi l'utiliser

Fonctionnalités clés

Isolation au niveau VM — système de fichiers hôte et réseau protégés
Kernel Jupyter persistant — variables et imports survivent entre les appels
Playwright intégré pour le scraping web / l'automatisation navigateur
Skills pré-packagés : manipulation PDF, traitement d'images
Disponible comme serveur MCP sur coderunner.local:8222 — à connecter dans n'importe quel client

Démo en direct

Aperçu en pratique

prêt

Installer

Choisissez votre client

~/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
    }
  }
}

Ouvrez Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Redémarrez après avoir enregistré.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

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

Cursor utilise le même schéma mcpServers que Claude Desktop. La config projet l'emporte sur la globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

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

Cliquez sur l'icône MCP Servers dans la barre latérale Cline, puis "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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

Même format que Claude Desktop. Redémarrez Windsurf pour appliquer.

~/.continue/config.json

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

Continue utilise un tableau d'objets serveur plutôt qu'une map.

~/.config/zed/settings.json

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

Ajoutez dans context_servers. Zed recharge à chaud à la sauvegarde.

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

Une seule ligne. Vérifiez avec claude mcp list. Supprimez avec claude mcp remove.

Cas d'usage

Usages concrets : CodeRunner

Laisser Claude exécuter du code non fiable sans mettre votre ordinateur en danger

👤 Développeurs expérimentant avec du code auto-généré ⏱ ~15 min intermediate

Quand l'utiliser : Vous voulez que Claude écrive + exécute un script que vous n'avez pas entièrement relu.

Prérequis

macOS Apple Silicon + Python 3.10+ — Limitation actuelle ; le support Linux varie
Skill installé — git clone + ./install.sh selon le README du projet

Déroulement

Lui confier la tâche

Use coderunner. Write a Python script that downloads my Strava activities CSV from <url>, parses, and computes weekly mileage. Run it in the sandbox.✓ Copié

→ Script exécuté ; sortie affichée ; rien n'a touché mon système de fichiers
Itérer

Add a chart of weekly mileage. Re-run.✓ Copié

→ Graphique rendu ; état du kernel préservé (pas de ré-import)
Exporter les résultats

Save CSV + chart to ./out/ on host (this only).✓ Copié

→ Seul ce chemin est écrit ; le sandbox reste hermétique

Résultat : Expériences rapides sans «oups, ça a supprimé /Users».

Pièges

Accès réseau toujours autorisé dans le sandbox — Désactiver le réseau si vous exécutez du code vraiment non fiable ; sinon il peut exfiltrer des données

Combiner avec : filesystem

Analyse de données persistante avec Claude

👤 Analystes utilisant Claude comme copilote Jupyter ⏱ ~30 min beginner

Quand l'utiliser : Vous voulez une session d'exploration de données de 30 minutes sans perdre l'état du kernel.

Déroulement

Charger les données une fois

Use coderunner. Load /data/sales.csv into df. Show schema + 5 sample rows.✓ Copié

→ df dans le kernel ; persiste pour la session
Requêtes ad hoc

Pivot by region × month, show top 5 anomalies.✓ Copié

→ Pivot + lignes signalées
Exporter

Save the anomalies subset to /out/anomalies.csv on host.✓ Copié

→ CSV dans /out/

Résultat : Analyse de qualité notebook via le chat, avec du code qui s'exécute vraiment.

Pièges

L'état du kernel dérive sur de longues sessions ; résultats basés sur des variables périmées — Redémarrer le kernel entre les tâches sans rapport ; Claude peut émettre %reset

Combiner avec : filesystem

Scraper un site JS intensif en toute sécurité

👤 Développeurs ayant besoin de données ponctuelles depuis des SPAs ⏱ ~20 min intermediate

Quand l'utiliser : Le site nécessite un vrai navigateur ; vous ne voulez pas un processus Chrome sur votre hôte.

Déroulement

Ouvrir une session

Use coderunner Playwright. Open <url>, wait for the table, extract rows as JSON.✓ Copié

→ JSON retourné ; navigateur resté dans le sandbox
Itérer les sélecteurs

Selector missed the price column; adjust to find it.✓ Copié

→ Sélecteur mis à jour ; données complètes

Résultat : Données extraites ; aucune empreinte navigateur sur l'hôte.

Pièges

Le site détecte le mode headless et bloque — Passer aux options chromium avec --headed=false-but-stealth que le skill expose

Combinaisons

Associez-le à d'autres MCPs pour un effet X10

coderunner-skill + filesystem

Déplacer les données dans/hors du sandbox uniquement via des chemins montés

Mount only /Users/me/data and /Users/me/out; everything else is read-only.✓ Copié

coderunner-skill + duckduckgo-mcp

Pipeline rechercher → récupérer → analyser

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

Outils

Ce que ce MCP expose

Outil	Entrées	Quand appeler
run_python	code: str	Toute exécution de code
browser_navigate	url, wait_for?	Session Playwright pour le scraping SPA
browser_extract	selector, format	Extraire des données après navigation
pdf_ops	input_path, op, args	Fusion / division / extraction PDF
image_ops	input_path, op, args	Redimensionnement, conversion de format, OCR
kernel_reset	—	Entre des sessions sans rapport

Coût et limites

Coût d'exécution

Quota d'API: Aucun — local
Tokens par appel: Juste les tokens de code/sortie
Monétaire: Gratuit
Astuce: Le kernel persistant économise des tokens vs re-import ; réinitialiser uniquement quand l'état est erroné

Sécurité

Permissions, secrets, portée

Portées minimales : Uniquement les chemins filesystem montés Réseau activé/désactivé via config

Stockage des identifiants : Ne pas mettre de secrets dans le sandbox sauf si vous acceptez que l'agent les voie

Sortie de données : Si le réseau est activé, le sandbox peut atteindre n'importe quelle URL — désactiver pour les exécutions sensibles

Ne jamais accorder : Montage de $HOME ou / — le sandbox perd tout son intérêt

Le sandbox réduit le rayon d'explosion mais n'est pas une panacée — revoir le plan de l'agent avant les exécutions

Dépannage

Erreurs courantes et correctifs

install.sh échoue sous Linux

Le projet est macOS Apple Silicon en premier lieu ; le support Linux varie. Vérifier les issues pour les notes spécifiques à la distro

État Playwright périmé

Exécuter kernel_reset ; l'ancien contexte navigateur peut persister entre les appels

Le sandbox ne peut pas accéder à internet

Réseau désactivé dans la config ; activer si nécessaire. Inversement, isoler quand inutile

Dépendances manquantes pour le skill PDF/image

L'image container intègre les communes ; reconstruire l'image pour ajouter des dépendances personnalisées

Alternatives

CodeRunner vs autres

Alternative	Quand l'utiliser	Compromis
Anthropic code execution beta	Vous voulez l'exécution côté serveur sans sandbox local	Côté cloud ; les données quittent votre machine
Docker à la main	Vous voulez le contrôle total de l'image container	Configuration manuelle ; pas de serveur MCP clé en main

Plus

Ressources

📖 Lire le README officiel sur GitHub

🐙 Voir les issues ouvertes

🔍 Parcourir les 400+ serveurs MCP et Skills