Runner MCP

Name: Runner MCP
Author: Blacksp1d3r

von Blacksp1d3rVersion 0.1.3i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.Blacksp1d3r/runner-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Self-hosted MCP for controlled AI development and staging without a general-purpose remote shell.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: Streamable HTTP
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "runner": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aifordable-runner-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add runner -- uvx aifordable-runner-mcp serve

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "runner": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aifordable-runner-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "runner": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aifordable-runner-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Blacksp1d3r bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 52 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32680 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Runner MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 36 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern

Installieren

EmbeddedCI BenchPod

von embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Runner MCP

Confirmed cross-product role (2026-10-20): Runner-MCP is the bounded authenticated execution and MCP access boundary, not the company cockpit or a second technical orchestrator. AIfordable owns the company-wide business cockpit and customer/product/registration/desired-state data; Runner-Fabric owns the technical F10/F17 Cockpit and is the sole technical coordinator. Existing Agent Bus relay code is retained as a transport, not a duplicate scheduler. Runner-MCP's optional Fabric bridge remains narrow, with no automatic expansion of authority. Cross-product role contract.

Let an AI run tests and controlled staging operations on your own server without giving it a general-purpose remote shell.

Runner MCP is a security-first, self-hosted Model Context Protocol service. You configure the projects and operations that exist; the AI selects from those bounded capabilities instead of supplying arbitrary shell commands, executables, filesystem paths or service names.

_An AIfordable project — secure software. Built with AI. Fairly priced._

Runner MCP is currently alpha and in maintenance mode. The canonical public release is v0.1.3, available on PyPI, the official MCP Registry and GitHub Releases. The core alpha scope is complete; new work is limited to security fixes, bugs, compatibility, and concrete operational needs rather than speculative feature growth.

Start here: 5-minute demo · Quickstart · Security model · Threat model

One-time new-host staging (local operator only): Source-pinned host bootstrap. This does not activate a service or confer remote authority.

The difference in one table

Approach	AI can inspect/run configured work	Arbitrary shell is the normal interface	Explicit audit/safety boundary
SSH / broad remote-control tool	Yes	Yes	Depends on the surrounding setup
Runner MCP	Yes	No	Yes — allow-lists, bounded output, emergency stop and approval gates

Runner MCP is intentionally not a sandbox for untrusted code and does not claim to replace every operator maintenance tool. Its goal is narrower: routine AI-assisted development and staging operations should not require handing the AI an unrestricted shell.

Why Runner MCP exists

AI-assisted development becomes much more useful when the assistant can verify changes against real projects. But routine tasks such as reading a safe file, running a known test suite or checking a staging service do not require the authority of a general-purpose remote shell.

Runner MCP turns those routine operations into explicit capabilities. The operator configures projects and named actions locally; the AI client selects from those capabilities instead of supplying arbitrary commands, executable paths or private infrastructure values.

The original motivation was practical: reduce the day-to-day dependency on broad remote-control tooling while keeping useful development and staging automation.

How it works

flowchart LR

Runner MCP is the local safety boundary. GitHub can be used for source collaboration and, optionally, as a bounded mailbox transport; it is not turned into a mechanism for sending arbitrary shell commands.

The normal authority model is deliberately asymmetric: read-only inspection is easier, mutating staging actions are narrower, higher-risk actions require short-lived local approval, and production mutations remain disabled.

Optional Runner Fabric work-unit bridge

Runner Fabric remains a separate product and orchestration/control-plane owner. When both products run on the same host, Runner MCP can optionally expose a loopback-only transport bridge with three coarse tools — run, inspect and cancel a bounded Fabric work-unit. This lets an AI hand off a whole repository-change workflow without receiving generic GitHub/Git/shell primitives.

The bridge is disabled by default and does not change Runner MCP's authority model. See Optional Runner Fabric bridge.

For ChatGPT/Codex clients, Runner MCP can also render a private first-party plugin package that reuses this existing MCP boundary without embedding bearer-token values or adding another control plane. See First-party ChatGPT/Codex control path.

I just want to use it

You do not need to understand the Python source code for the basic workflow.

Starting with v0.1.1, the shortest persistent install is:

uv tool install aifordable-runner-mcp

runner-mcp setup runner-mcp doctor runner-mcp guide runner-mcp status

uvx aifordable-runner-mcp ... is also suitable for package discovery and short-lived evaluation, but a persistent tool install is the clearer choice for a self-hosted service with private configuration and autostart.

To install directly from source instead:

git clone https://github.com/Blacksp1d3r/runner-mcp.git

cd runner-mcp ./install.sh

Start with QUICKSTART.md for the guided installation.

Connectivity remains loopback-first. runner-mcp setup in public mode records an external HTTPS resource/auth identity only; it does not expose a bind address, install TLS, edit DNS/firewalls, configure a reverse proxy or create a tunnel. runner-mcp guide reports only a generic connectivity category without printing the configured hostname or private URL. For supported OpenAI products, private access can use Secure MCP Tunnel; an external HTTPS reverse proxy remains an operator-managed alternative.

If Runner MCP runs under a dedicated service account while you log in with a separate operator account, install a local operator wrapper. Skip this step when Runner MCP runs under the same account you use interactively:

./install-operator.sh SERVICE_USER

runner-mcp guide

The wrapper keeps the private configuration with the service account and delegates through sudo; it does not copy credentials into the operator account.

For a user-to-developer path, see docs/USING_AND_EXTENDING.md. Contributors can start with CONTRIBUTING.md.

For the zero-additional-service-cost GitHub mailbox pattern, see docs/GITHUB_MAILBOX_BRIDGE.md. The public package now includes both a transport-neutral processor and a fixed-host GitHub transport; completion feedback and watcher resilience are documented in docs/COMPLETION_FEEDBACK.md and docs/WATCHER_RESILIENCE.md. Bounded multi-project scheduling and capacity controls are documented in docs/CONCURRENCY.md.

Dependency/build/interpreter contract changes are deliberately refused by self-update and require a local bootstrap/manual upgrade; see self-update compatibility.

Runner MCP is developed as an AIfordable project. Public launch readiness is tracked in docs/LAUNCH_READINESS.md. See also the changelog, release checklist and prepared launch copy.

Useful commands:

runner-mcp setup

runner-mcp doctor runner-mcp guide runner-mcp status runner-mcp emergency-stop on runner-mcp emergency-stop status runner-mcp emergency-stop off runner-mcp autostart preflight runner-mcp autostart status runner-mcp project list runner-mcp project add ... runner-mcp test-profile list PROJECT runner-mcp test-profile add PROJECT NAME --preset pytest runner-mcp service-config list PROJECT runner-mcp service-config add PROJECT ALIAS --unit UNIT runner-mcp database-config list runner-mcp database-config add PROJECT runner-mcp retention preview PROJECT runner-mcp database restore-plan PROJECT BACKUP_ID runner-mcp migration-config add PROJECT --preset alembic runner-mcp deployment-config list runner-mcp deployment-config add PROJECT --release-root PATH --service ALIAS runner-mcp github-mailbox status runner-mcp github-watcher once runner-mcp plugin-package registered-app --app-id APP_ID --output PRIVATE_DIR runner-mcp plugin-package http --url MCP_URL --output PRIVATE_DIR runner-mcp serve

MCP/mailbox clients can also use:

runtime_status

runtime_doctor

self_update

self_update_status

The emergency stop is intentionally easy to activate and harder to clear.

What works today

Current implemented foundations include:

authenticated MCP over Streamable HTTP;
project allow-listing;
safe project file listing, metadata and paged reads;
path traversal, symlink and secret-file protection;
request IDs, rate limiting and audit logging;
DNS-rebinding protection;
external operator emergency stop;
rollback-retention policy using both minimum count and minimum age;
local read-only retention preview with strict release/backup validation and no deletion authority;
explicit separation between code rollback and database restore;
controlled asynchronous test jobs;
commit-pinned self-update for the canonical Runner MCP project, gated by an unchanged Python/build/dependency compatibility contract, fixed lint/unit validation and internal self-reexec;
bounded fair multi-project test scheduling with per-project opt-in parallelism;
safe queue, worker and job observability without infrastructure disclosure;
allow-listed systemd-user staging service status/start/stop/restart;
optional private service health checks;
private PostgreSQL backups with safe metadata listing;
local read-only PostgreSQL restore preflight without database mutation;
controlled migration status/apply with mandatory pre-migration backup;
staging-only release planning and asynchronous deployment jobs;
clean-Git release archives, atomic activation and health-gated rollback;
safe release history plus one-step asynchronous staging rollback;
built-in allow-listed project adapters with safe capability inspection;
strict MCP tool arguments: unknown fields are rejected rather than ignored;
short-lived human approval gates for migration, deploy and rollback;
staging-only mutation policy; production remains read-only;
private ChatGPT connectivity can use OpenAI Secure MCP Tunnel without an inbound public port;
predefined test profiles only;
test timeout, cance

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

Runner MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

EmbeddedCI BenchPod

README vom Entwickler

Runner MCP

The difference in one table

Why Runner MCP exists

How it works

Optional Runner Fabric work-unit bridge

I just want to use it

MCP/mailbox clients can also use:

runtime_status

runtime_doctor

self_update

self_update_status

What works today