Cloudrouter - La skill que hace que Claude Code/Codex lance VM y GPU en la nube

• Herramienta que permite que los agentes de codificación con IA creen y controlen sandboxes en la nube directamente desde la línea de comandos, lanzando automáticamente VM e instancias con GPU
• Crea entornos de desarrollo remotos desde directorios locales o repositorios Git, y admite varias formas de acceso como VS Code, Jupyter, VNC y terminal
• Mediante la integración con Chrome CDP, permite realizar desde la CLI automatización de navegación en el navegador, entrada de texto, clics, capturas de pantalla y scraping de datos
• Ofrece control detallado de recursos, incluyendo subida/descarga de archivos y sincronización automática, selección de GPU (como --gpu H100:2) y ajuste de tamaño (como --size small)
• Open source (MIT). Disponible para macOS, Linux y Windows

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Descripción general

• cloudrouter es una skill basada en CLI que permite que agentes de codificación con IA como Claude Code, Codex y Cursor creen y administren sandboxes de VM y GPU en la nube
  • Desde la línea de comandos se pueden crear sandboxes, ejecutar comandos, transferir archivos e incluso automatizar el navegador
  • Se puede instalar con el comando npx skills add manaflow-ai/cloudrouter

Instalación y autenticación

• Puede añadirse como skill para agentes de IA o instalarse como CLI independiente
  • Después de npm install -g @manaflow-ai/cloudrouter, autentícate con cloudrouter login
  • Se pueden usar tanto los comandos cloudrouter como cr

Funciones principales

• Sandboxes en la nube listos para usar al instante: crea VM remotas desde un directorio local, un repositorio Git o una plantilla
  • Incluye soporte para Docker y sincronización automática de archivos
• Integración con agentes de IA: permite crear sandboxes, ejecutar código y automatizar el navegador directamente desde Claude Code, Cursor y otros
• Automatización del navegador: basada en Chrome CDP, permite navegar, hacer clic, escribir, tomar capturas de pantalla y analizar el árbol de accesibilidad
• Múltiples formas de acceso: admite varias vías como VS Code en el navegador, escritorio VNC, terminal o ejecución de un solo comando
• Transferencia de archivos: ofrece subida, descarga y reenvío automático al detectar cambios
• Open source: con licencia MIT, escrito en Go y distribuido como paquete npm para macOS, Linux y Windows

Opciones de GPU e instancias

• Los sandboxes estándar están disponibles al instante, y se pueden agregar instancias con GPU con la opción --gpu
  • Ejemplo: --gpu H100:2 usa 2 GPU H100
• Tipos de GPU y usos
  • T4 (16GB): inferencia y fine-tuning de modelos pequeños
  • L4 (24GB): generación de imágenes
  • A10G (24GB): entrenamiento de modelos medianos
  • L40S (48GB): generación de video
  • A100 (40GB): entrenamiento de modelos grandes (7B–70B)
  • H100 (80GB), H200 (141GB), B200 (192GB): para investigación de alto rendimiento y modelos frontier

Automatización del navegador

• Cada sandbox incluye un navegador integrado con Chrome CDP
  • Permite abrir URLs, tomar snapshots del árbol de accesibilidad, interactuar con elementos y sacar capturas de pantalla
  • Ejemplos:
    • cloudrouter browser open cr_abc123 "https://example.com"
    • cloudrouter browser fill cr_abc123 @e1 "[e-mail]"
    • cloudrouter browser click cr_abc123 @e3

Gestión de sandboxes

• Proporciona comandos para ver la lista de sandboxes en ejecución, comprobar su estado, detenerlos o eliminarlos
  • cloudrouter ls, cloudrouter stop , cloudrouter delete
• Admite pausa (stop) y reanudación (resume), y permite extender el tiempo de actividad con (extend)
• Existe un límite máximo de 10 sandboxes ejecutándose al mismo tiempo

Transferencia y sincronización de archivos

• Admite transferencia bidireccional de archivos entre el entorno local y el sandbox
  • Subida: cloudrouter upload ./src
  • Descarga: cloudrouter download ./dist
  • Se puede configurar subida automática al detectar cambios (--watch) y patrones de exclusión (-e "*.log")

Acceso al entorno de desarrollo

• Ofrece varias interfaces de desarrollo remoto
  • VS Code: cloudrouter code
  • Jupyter Lab: cloudrouter jupyter
  • Escritorio VNC: cloudrouter vnc
  • Sesión de terminal: cloudrouter pty

Guía de seguridad

• Las URLs de port forwarding de E2B quedan expuestas sin autenticación, así que nunca deben compartirse
  • En cambio, sí se pueden compartir de forma segura las URLs de VNC, VS Code y Jupyter
  • El acceso al servidor de desarrollo debe hacerse mediante cloudrouter vnc

Guía de solución de problemas

• Si aparece un error en npm install: es obligatorio ejecutar sudo chown -R 1000:1000 /home/user/.npm
• Si falla el comando ssh: hay que encerrar el comando completo entre comillas
• Si fallan los comandos del navegador: hace falta esperar un momento justo después de crear el sandbox
• Se señalan errores comunes como el orden incorrecto del flag snapshot o el uso indebido del flag extend

Open source y soporte

• Publicado bajo licencia MIT, con el código disponible en GitHub
• Compatible con macOS, Linux y Windows
• Canales oficiales: GitHub, Twitter, Discord

[GN⁺]

Comentarios de Hacker News

• Da la sensación de que estamos un paso más cerca de una etapa en la que el modelo pueda arrancar con sus propios archivos de weights y ejecutarse por sí mismo
• ¡Está muy bueno! Probé ejecutarlo con cloudrouter start . en mi entorno local y me pidió una contraseña para autenticar el servidor
  Así que abrí un issue
  • Encontré la causa y lo corregí. Actualiza el paquete y vuelve a intentarlo
• La idea es buena, pero personalmente no me gusta una arquitectura monolítica
  Cuando metes a la fuerza varias funciones en una sola herramienta, se vuelve difícil de modificar o ampliar, y también pierde flexibilidad
  Yo prefiero herramientas pequeñas basadas en componentes débilmente acoplados. Así es más fácil que el usuario las modifique o combine por su cuenta
  La plantilla de Docker agrupa varias apps en un solo contenedor, y eso aumenta la carga de construcción, soporte y compatibilidad
  Es mejor dejar cada app en un contenedor individual y conectarlas con TCP, sockets o volúmenes
  Además, que el código de autenticación esté mezclado con la lógica del navegador es una señal de baja cohesión
  Y también vi una parte en el código de rsync donde se desactiva la verificación de la clave de host SSH, lo cual representa un riesgo de seguridad importante
  • Creo que esto se podría resolver hasta cierto punto ofreciendo plantillas que el usuario pueda sobrescribir
    Yo elegí una estructura monolítica para priorizar un inicio rápido y la simplicidad, pero eso reduce la libertad de configuración
    En el caso de la plantilla de Docker, el objetivo es que el agente suba el directorio de trabajo y levante de inmediato un entorno de desarrollo
    Si se divide en varios contenedores, aumenta la complejidad con montajes, redes y demás
    SSH no se conecta directamente al host real, sino que hace túnel a través de un WebSocket con TLS
    Como se usan tokens de autenticación por sesión y claves temporales de VM, el puerto SSH no queda expuesto al exterior
• Fue una demo excelente
• Nosotros también estamos construyendo algo parecido en dstack
  Recientemente agregamos soporte para agentes
  Nosotros estamos enfocados en la orquestación de contenedores que va desde desarrollo hasta entrenamiento e inferencia
• Me pregunto si hay alguna razón por la que no bastaría con dejar que el agente use las CLI de AWS/Azure/GCP
  • Buena pregunta. Pero es cómodo poder levantar de inmediato una VM con SSH, sincronización de archivos, navegador y GPU listos con un solo comando
    Te ahorras la molestia de configurar la cuenta cloud, los grupos de seguridad y el manejo de claves SSH
    cloudrouter ya trae Docker/VNC/Jupyter Lab incluidos, así que no hace falta preocuparse por configurar el entorno
  • Se puede, pero también tiene valor una herramienta que permite que la IA realice tareas usando menos tokens
  • No hay nada que lo impida
• De verdad impresionante
• La demo fue realmente impactante
• Fue un gusto leerlo de principio a fin