Runner MCP

Name: Runner MCP
Author: Blacksp1d3r

제작자: Blacksp1d3r버전 0.1.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.Blacksp1d3r/runner-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 기타

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Blacksp1d3r 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32686개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32686개 중 52%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32686개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Runner MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.3)은 36일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Microsoft Exchange Online MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트

설치

Microsoft Exchange Online MCP

제작자: servosity

Exchange Online admin for MSPs: forwarding audits, EWS posture and offboarding, no PowerShell

내 컴퓨터에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Runner MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Microsoft Exchange Online MCP

제작자의 README

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