- AIコーディングエージェントがコマンドラインから直接クラウドサンドボックスの作成・制御を行えるようにするツールで、VMとGPUインスタンスを自動で起動
- ローカルディレクトリやGitリポジトリからリモート開発環境を作成し、VS Code・Jupyter・VNC・ターミナルなどさまざまなアクセス方法をサポート
- Chrome CDP統合により、ブラウザのナビゲーション、入力、クリック、スクリーンショット、データスクレイピングなどの自動化機能をCLIから実行可能
- ファイルのアップロード・ダウンロードおよび自動同期、GPU選択（
--gpu H100:2 など）、サイズ調整（--size small など）といった細かなリソース制御を提供
- オープンソース（MIT）。macOS・Linux・Windowsで利用可能
概要
- cloudrouterはClaude Code、Codex、CursorなどのAIコーディングエージェントがクラウド上でVMおよびGPUサンドボックスを作成・管理できるようにするCLIベースのスキル
- コマンドラインからサンドボックスを作成し、コマンド実行、ファイル転送、ブラウザ自動化まで行える
npx skills add manaflow-ai/cloudrouter コマンドでインストール可能
インストールと認証
- AIエージェント用スキルとして追加することも、スタンドアロンCLIとしてインストールすることも可能
npm install -g @manaflow-ai/cloudrouter の後、cloudrouter login で認証cloudrouter と cr の両方のコマンドが使用可能
主な機能
- すぐに使えるクラウドサンドボックス: ローカルディレクトリ、Gitリポジトリ、テンプレートからリモートVMを作成
- AIエージェント統合: Claude Code、Cursorなどから直接サンドボックス作成・コード実行・ブラウザ自動化を実行
- ブラウザ自動化: Chrome CDPベースでナビゲーション、クリック、入力、スクリーンショット、アクセシビリティツリー分析が可能
- 複数のアクセス方式: VS Codeブラウザ、VNCデスクトップ、ターミナル、単一コマンド実行など多様なアクセスをサポート
- ファイル転送: アップロード・ダウンロードおよび変更検知による自動再アップロード機能を提供
- オープンソース: MITライセンス、Go言語で記述、macOS・Linux・Windows向けnpmパッケージを配布
GPUおよびインスタンスオプション
- 標準サンドボックスはすぐに利用可能で、
--gpu オプションでGPUインスタンスを追加可能
- 例:
--gpu H100:2 はH100 GPUを2基使用
- GPUの種類と用途
- T4 (16GB) : 小規模モデルの推論・微調整
- L4 (24GB) : 画像生成
- A10G (24GB) : 中規模モデルの学習
- L40S (48GB) : 動画生成
- A100 (40GB) : 大規模モデルの学習（7B–70B）
- H100 (80GB) 、H200 (141GB) 、B200 (192GB) : 高性能研究およびフロンティアモデル向け
ブラウザ自動化
- 各サンドボックスにはChrome CDP統合ブラウザが含まれている
- URLを開く、アクセシビリティツリーのスナップショット、要素操作、スクリーンショット撮影が可能
- 例:
cloudrouter browser open cr_abc123 "https://example.com"cloudrouter browser fill cr_abc123 @e1 "user@example.com"cloudrouter browser click cr_abc123 @e3
サンドボックス管理
- 実行中のサンドボックス一覧、状態確認、停止・削除などの管理コマンドを提供
cloudrouter ls, cloudrouter stop , cloudrouter delete
- 一時停止（
stop）と再開（resume）をサポートし、タイムアウト延長（extend）も可能
- 最大10個の同時実行サンドボックスという制限がある
ファイル転送と同期
- ローカルとサンドボックス間の双方向ファイル転送をサポート
- アップロード:
cloudrouter upload ./src
- ダウンロード:
cloudrouter download ./dist
- 変更検知による自動アップロード（
--watch）および除外パターン（-e "*.log"）の設定が可能
開発環境へのアクセス
- さまざまなリモート開発インターフェースを提供
- VS Code:
cloudrouter code
- Jupyter Lab:
cloudrouter jupyter
- VNCデスクトップ:
cloudrouter vnc
- ターミナルセッション:
cloudrouter pty
セキュリティ指針
- E2BポートフォワーディングURLは認証なしで公開されるため、絶対に共有しないこと
- その代わり、VNC、VS Code、JupyterのURLのみ安全に共有可能
- 開発サーバーへのアクセスは
cloudrouter vnc を通じて行う
トラブルシューティングガイド
npm install エラー時: sudo chown -R 1000:1000 /home/user/.npm コマンドが必要ssh コマンド失敗時: コマンド全体を引用符で囲む必要がある- ブラウザコマンド失敗時: サンドボックス作成直後は少し待つ必要がある
snapshot フラグの順序ミス、extend フラグの誤用など、主なミス事例を明記
オープンソースとサポート
1件のコメント
Hacker Newsのコメント
cloudrouter start .を実行してみたら、サーバー認証用のパスワード入力を求められたなのでIssueを立てた
複数の機能を1つのツールに無理やり詰め込むと、修正や拡張が難しくなり、柔軟性も落ちる
私は小さく疎結合なコンポーネント型ツールのほうを好む。そうすればユーザーが自分で修正したり組み合わせたりしやすい
Dockerテンプレートは複数のアプリを1つのコンテナにまとめる方式だが、これはビルド・サポート・互換性の負担を増やす
各アプリを個別のコンテナにして、TCPやソケット、ボリュームで接続するほうがよい
また、認証コードにブラウザロジックが混ざっているのは凝集度が低いサインだ
それに、rsyncコードでSSHホスト鍵検証を無効にしている箇所が見えたが、これはセキュリティ上かなり危険だ
私は素早い開始とシンプルさのためにモノリシック構造を選んだが、その分設定の自由度は下がる
Dockerテンプレートの場合、エージェントが作業ディレクトリをアップロードして、すぐに開発環境を立ち上げることが目的だ
複数コンテナに分けると、マウントやネットワーキングなどの複雑さが増す
SSHは実際のホストへ直接接続されるのではなく、TLS WebSocket経由でトンネリングされる
セッションごとの認証トークンと一時的なVM鍵を使うため、SSHポートが外部に公開されることはない
最近はエージェント対応機能を追加した
私たちは開発から学習・推論へつながるコンテナオーケストレーションに焦点を当てている
クラウドアカウント設定やセキュリティグループ、SSH鍵管理のような煩雑さがない
cloudrouterにはDocker/VNC/Jupyter Labがあらかじめ含まれているので、環境設定を気にする必要がない