ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Runeward

โดย Runewarddรุ่น 0.1.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Runewardd/runeward

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Governed execution cells for AI agents: Docker/K8s sandboxes with policy, audit, and approvals.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "runeward": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR",
        "-e",
        "RUNEWARD_STATE_DIR",
        "ghcr.io/runewardd/runeward:v0.1.4"
      ],
      "env": {
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUNEWARD_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add runeward --env RUNEWARD_CONFIG_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env RUNEWARD_STATE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e RUNEWARD_CONFIG_DIR -e RUNEWARD_STATE_DIR ghcr.io/runewardd/runeward:v0.1.4

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "runeward": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR",
        "-e",
        "RUNEWARD_STATE_DIR",
        "ghcr.io/runewardd/runeward:v0.1.4"
      ],
      "env": {
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUNEWARD_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "runeward": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR",
        "-e",
        "RUNEWARD_STATE_DIR",
        "ghcr.io/runewardd/runeward:v0.1.4"
      ],
      "env": {
        "RUNEWARD_CONFIG_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUNEWARD_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • RUNEWARD_CONFIG_DIR env
    Directory to resolve profile TOML files from (optional; defaults to the standard search path).
  • RUNEWARD_STATE_DIR env
    Directory where the tamper-evident audit ledger is written (optional).

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Runewardd ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1390 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 1390 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1390 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Runeward ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Rune Box: an environment where your agent can roam freely but with receipts.

The open-source governance harness for AI agents, by Runeward.

Put enforceable policy, human approvals, isolated execution, budgets, and signed evidence around any AI agent. Rune Box works with an existing agent or multi-agent framework rather than requiring a new model or orchestration stack.

Prove it in one command

Prerequisites: a running Docker, OrbStack, or Podman engine and the runeward binary.

runeward quickstart

The command creates .runeward/quickstart.toml, checks the policy, runtime, image, and state path, runs an allowed command, proves a destructive command is denied before execution, and verifies the signed audit trail. It never overwrites an existing policy unless --force is passed.

doctor and dashboard readiness also resolve required secret sources. A Charter that references an unset env:// value is not presented as launch-ready.

runeward doctor quickstart                     # explain setup problems safely

runeward --config-dir .runeward serve # dashboard + governed REST API runeward evidence export quickstart -o run.json runeward evidence verify run.json # independent policy/audit verification

What Rune Box adds

ConcernContainer aloneRune Box
Tool callsExecutes what the process requestsChecks every shell, code, file, network, and browser action first
Risky actionsApplication-specificallow, deny, or require-approval with an attributed decision
NetworkUsually open unless separately configuredDeny-by-default hostname policy; strict L3 enforcement on Kubernetes
LimitsCPU/memoryWall-clock, exec, egress, token, cost, and retry-loop budgets
AuditRuntime logsAppend-only, hash-chained, Ed25519-signed events
HandoffAd-hoc logs and foldersWorkspace tar, recovery snapshots, and portable signed evidence JSON
Agent identityOne opaque processTenant, actor, parent run, provider, model, and durable run lineage
InterfacesRuntime-specificCLI, REST, MCP, web dashboard, Kubernetes CRDs, and local SDK adapters

Every governed action follows one path:

agent request → policy → human approval when required → limits → sandbox → signed audit event

Naming

Documentation and UI use familiar terms first. Existing API paths and file fields retain the original themed names for compatibility.

Plain-language termRune Box nameExisting surface
SandboxCitadel/v1/citadels, Kubernetes Citadel
Policy file/profileCharter/v1/charters, *.toml profile
ApprovalsConclave/v1/conclave
Signed audit trailChronicle/v1/chronicle, [chronicle]
Network controlsPerimeter/perimeter, [network]
Budgets and limitsRationing[rationing]
Agent group/fleetCohort/v1/cohorts, [cohort]
Signed policy bundleArchiveruneward archive, [policy_bundle]

See the full naming and writing convention.

Install

Choose the package that matches how you use Rune Box:

Install withWhat it installsCommand
HomebrewRune Box CLI for macOS or Linuxbrew install Runeeward/tap/runebox
PyPIPython client and agent-framework adapterspython -m pip install runeward
npmTypeScript client and agent-framework toolsnpm install @runeward/sdk

For normal local use, install the CLI with Homebrew. For an agent integration, install the SDK for its language as well. The pip and npm packages connect to a running Rune Box API; they do not replace the CLI/runtime.

Homebrew — CLI

Local sandboxes require a running Docker, OrbStack, or Podman engine.

brew install Runeeward/tap/runebox

runeward version runeward quickstart

pip — Python SDK

Requires Python 3.9 or newer. The base client has no third-party runtime dependencies.

python -m pip install runeward

python -c "import runeward; print(runeward.version)"

npm — TypeScript SDK

Requires Node.js 18 or newer.

npm install @runeward/sdk

npm ls @runeward/sdk

See Adapters for LangChain, CrewAI, LlamaIndex, OpenAI Agents, Strands, Vercel AI SDK, and LangChain.js installation options.

Other CLI installation options

The signed macOS/Linux installer requires cosign so it can fail closed while verifying the checksum manifest. Windows binaries are available from Releases.

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Runeeward/RuneBox/main/install.sh | sh

To build the current main branch, use Rust 1.95 or newer (the workspace MSRV):

git clone https://github.com/Runeeward/RuneBox

cd RuneBox cargo build --release --locked -p runeward-cli --bin runeward ./target/release/runeward version

cargo install --locked --path crates/runeward-cli installs it into ~/.cargo/bin instead.

Use it with an agent

Expose governed tools to an MCP-capable IDE or agent:

{

"mcpServers": { "runeward": { "command": "runeward", "args": ["mcp", "--config-dir", ".runeward"] } } }

Or place an agent CLI inside a sandbox and run one or many governed workers:

runeward cohort --agent claude --model sonnet build "Build a tested API"

Adapters are included for LangChain, CrewAI, LlamaIndex, OpenAI Agents, Strands, Vercel AI SDK, and LangChain.js. See Adapters and agent groups.

The dashboard also has a read-only Live chat TTY for each Citadel. Agent harnesses publish user, assistant, tool, and system turns with runeward_publish_conversation (or the REST, Python, and TypeScript equivalents), and authorized teammates can follow the redacted conversation without terminal input access. Rune Box cannot infer private UI chat text that the agent client does not publish; wire the publish call into the harness turn callback. The publisher must connect to the same runeward serve control plane as the dashboard (through /mcp, REST, or an SDK).

Harness agents and subagents

Rune Box is the enforcement boundary around an agent, not the component that decides how the agent reasons. Route the tool calls of a parent agent and each delegated subagent through Rune Box to give them explicit policy, approval, isolation, budget, and evidence boundaries.

Existing concepts keep their meaning: a Cohort is a group of peer workers sharing a task board; it is not being renamed to “subagents.” The orchestrator still decides when to delegate, while Rune Box records the parent/run/provider lineage and prevents a child Citadel from widening its parent's tenant or Charter. Every participating agent can receive its own Citadel and Chronicle. See Agent harnessing.

Policy workflow

Policies support built-in glob rules, CEL, OPA/Rego, and signed OCI bundles. Test them in CI, start from a reviewed scaffold, or derive exact proposals from verified production evidence:

runeward policy scaffold package-approval

runeward policy test quickstart --case 'tool=shell,action=rm -rf /,expect=deny' runeward policy learn run.json > proposed-policy.toml

policy learn never edits a policy automatically. It verifies the evidence first, skips redacted actions, produces exact matches, and requires a human to review and broaden them.

Security posture

  • The server binds to loopback by default and requires authentication before a non-loopback bind.
  • Non-loopback HTTP also requires TLS unless --allow-insecure-http explicitly acknowledges that a trusted reverse proxy terminates TLS.
  • Multi-principal RBAC scopes sandboxes, agent groups, recovery snapshots, and dashboard views to their tenant while attributing every operation to its actor. Static tokens and OIDC JWTs use the same authorization model, and embedded HTTP MCP shares the REST ownership checks.
  • Browser automation is experimental and disabled by default. Enable it only in a trusted deployment with RUNEWARD_ENABLE_EXPERIMENTAL_BROWSER=1 after reviewing the security model. Browser-capable Charters declare capabilities = ["browser"]; the dashboard then exposes governed rendered-text and screenshot actions and their policy/egress results.
  • An optional browser IDE (code-server inside the environment + ticketed reverse proxy) is similarly experimental: RUNEWARD_ENABLE_EXPERIMENTAL_IDE=1, Charter [ide], Dockerfile.ide targets ide / ide-agents, examples ide-demo / ide-claude / ide-codex / ide-cursor. Limits: not per-keystroke policy; no Cursor/Claude Desktop/Codex GUIs inside the environment; no first-class GitHub Copilot on code-server. See Browser IDE and the security model.
  • Per-action policy applies to tool calls routed through the control plane (REST, MCP, dashboard file/shell/code actions, and SDKs). An interactive terminal or a process already running inside a sandbox is a direct sandbox session: it receives isolation/network/resource controls and terminal recording, but its individual commands are not intercepted for approval. Use governed tool calls when command-level policy and signed verdicts are required.
  • Report vulnerabilities privately using SECURITY.md. Rune Box remains pre-1.0; residual limitations are tracked in ROADMAP.md.

What's inside the environment

Beyond per-action policy, a Charter can confine the agent process itself and keep its work:

  • In-sandbox confinement. runeward-supervisor runs as PID 1 in the sandbox image and launches the agent under Landlock filesystem rules, a seccomp filter and a dropped identity, from the Charter's [filesystem] and [process] sections. See Isolation and the security model.
  • Credential brokering. [[endpoint]] and [[credential]] entries let the egress proxy inject real secrets into approved requests while the agent only ever sees a placeholder, and an endpoint's binaries restrict it to the listed executables (attributed per connection by the in-sandbox supervisor, strict egress only). See the security model.
  • Persistent workspaces and forks. [workspace] persist = true keeps a workspace across sleep, wake and control-plane restarts; forks start from a copy. Agent turns, Cohort memory, handoffs and [schedule] runs build on it. See [Workspaces and conte

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx