Cloudrouter - एक स्किल जो Claude Code/Codex से cloud VM और GPU लॉन्च करवाती है

 (cloudrouter.dev)
6 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2026-02-14 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • AI coding agents को कमांड लाइन से सीधे cloud sandbox creation और control करने देने वाला टूल, जो VM और GPU instances को अपने-आप लॉन्च करता है
  • लोकल directory या Git repository से remote development environment बनाता है, और VS Code·Jupyter·VNC·terminal जैसी कई access methods को support करता है
  • Chrome CDP integration के जरिए browser navigation, input, click, screenshot, data scraping जैसी automation capabilities CLI से चलाना संभव
  • File upload·download और auto sync, GPU selection (--gpu H100:2 आदि), size scaling (--size small आदि) जैसी fine-grained resource control देता है
  • open source (MIT). macOS·Linux·Windows पर उपलब्ध

परिचय

  • cloudrouter एक CLI-आधारित skill है जो Claude Code, Codex, Cursor जैसे AI coding agents को cloud पर VM और GPU sandboxes बनाने और manage करने देता है
    • कमांड लाइन से sandbox बनाना, command चलाना, file transfer करना, और browser automation तक संभव
    • npx skills add manaflow-ai/cloudrouter कमांड से install किया जा सकता है

इंस्टॉलेशन और authentication

  • इसे AI agent के लिए skill के रूप में जोड़ सकते हैं, या standalone CLI की तरह install कर सकते हैं
    • npm install -g @manaflow-ai/cloudrouter के बाद cloudrouter login से authenticate करें
    • cloudrouter और cr दोनों commands इस्तेमाल की जा सकती हैं

मुख्य फीचर्स

  • तुरंत उपयोग के लिए तैयार cloud sandboxes: लोकल directory, Git repository, या template से remote VM बनाना
    • Docker support और automatic file sync शामिल
  • AI agent integration: Claude Code, Cursor आदि से सीधे sandbox creation, code execution, और browser automation
  • Browser automation: Chrome CDP के आधार पर navigation, click, input, screenshot, accessibility tree analysis
  • कई access methods: VS Code browser, VNC desktop, terminal, single command execution आदि का support
  • File transfer: upload·download और change detection के साथ auto re-upload
  • Open source: MIT license, Go में लिखा गया, macOS·Linux·Windows के लिए npm package के रूप में वितरित

GPU और instance options

  • Standard sandbox तुरंत उपयोग के लिए उपलब्ध हैं, और --gpu option से GPU instance जोड़ा जा सकता है
    • उदाहरण: --gpu H100:2 का मतलब 2 H100 GPU का उपयोग
  • GPU types और उनके उपयोग
    • T4 (16GB) : छोटे मॉडल inference·fine-tuning
    • L4 (24GB) : image generation
    • A10G (24GB) : medium-size model training
    • L40S (48GB) : video generation
    • A100 (40GB) : large model training (7B–70B)
    • H100 (80GB) , H200 (141GB) , B200 (192GB) : high-performance research और frontier models के लिए

Browser automation

  • हर sandbox में Chrome CDP integrated browser शामिल है
    • URL खोलना, accessibility tree snapshot लेना, element interaction, screenshot capture करना संभव
    • उदाहरण:
      • cloudrouter browser open cr_abc123 "https://example.com"
      • cloudrouter browser fill cr_abc123 @e1 "user@example.com"
      • cloudrouter browser click cr_abc123 @e3

Sandbox management

  • चल रहे sandboxes की list, status check, stop·delete जैसे management commands उपलब्ध
    • cloudrouter ls, cloudrouter stop , cloudrouter delete
  • pause (stop) और resume (resume) support, timeout extension (extend) भी संभव
  • अधिकतम 10 concurrent sandboxes की सीमा

File transfer और sync

  • लोकल और sandbox के बीच bidirectional file transfer support
    • upload: cloudrouter upload ./src
    • download: cloudrouter download ./dist
    • change detection auto upload (--watch) और exclude patterns (-e "*.log") सेट किए जा सकते हैं

Development environment access

  • कई remote development interfaces उपलब्ध
    • VS Code: cloudrouter code
    • Jupyter Lab: cloudrouter jupyter
    • VNC desktop: cloudrouter vnc
    • Terminal session: cloudrouter pty

सुरक्षा दिशानिर्देश

  • E2B port forwarding URL बिना authentication के public होता है, इसलिए इसे कभी share न करें
    • इसके बजाय VNC, VS Code, Jupyter URL ही सुरक्षित रूप से share किए जा सकते हैं
    • development server access cloudrouter vnc के जरिए करें

Troubleshooting guide

  • npm install error होने पर: sudo chown -R 1000:1000 /home/user/.npm कमांड ज़रूरी
  • ssh कमांड fail होने पर: पूरी command को quotes में wrap करना चाहिए
  • browser command fail होने पर: sandbox creation के तुरंत बाद थोड़ी देर इंतज़ार करना ज़रूरी
  • snapshot flag order error, extend flag misuse जैसी आम गलतियों का उल्लेख

Open source और support

  • MIT license के तहत जारी, GitHub पर code देखा जा सकता है
  • macOS, Linux, Windows support
  • आधिकारिक channels: GitHub, Twitter, Discord

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2026-02-14
Hacker News प्रतिक्रियाएँ
  • ऐसा लग रहा है कि हम उस चरण के एक कदम और करीब आ गए हैं जहाँ मॉडल अपने ही weight files के साथ boot होकर खुद चल सकते हैं
  • वाकई कमाल है! मैंने अपने local environment में cloudrouter start . चलाकर देखा, तो server authentication के लिए password prompt आया
    इसलिए मैंने issue खोला
    • कारण ढूँढकर ठीक कर दिया है। package update करके फिर से कोशिश करें
  • आइडिया अच्छा है, लेकिन व्यक्तिगत रूप से मुझे monolithic structure पसंद नहीं है
    कई फीचर्स को एक ही tool में ठूँस देने से उसे modify या extend करना मुश्किल हो जाता है, और flexibility भी कम हो जाती है
    मैं छोटे, loosely coupled component-style tools को पसंद करता हूँ। इससे users के लिए खुद modify या combine करना आसान होता है
    Docker templates कई apps को एक container में बाँधने वाले तरीके जैसे हैं, और इससे build·support·compatibility का बोझ बढ़ता है
    हर app को अलग container में रखकर TCP या socket, volume से जोड़ना बेहतर है
    साथ ही auth code में browser logic का मिला होना low cohesion का संकेत है
    और rsync code में SSH host key verification बंद करने वाला हिस्सा दिखा, जो security के लिहाज़ से काफ़ी जोखिमभरा है
    • अगर user-overridable templates दिए जाएँ, तो यह समस्या कुछ हद तक हल हो सकती है
      मैंने fast start और simplicity के लिए monolithic structure चुना, लेकिन इसके बदले configuration freedom कम हो जाती है
      Docker templates के मामले में, मकसद यह है कि agent working directory upload करे और तुरंत dev environment खड़ा कर दे
      इसे कई containers में बाँटने पर mounts, networking वगैरह की complexity बढ़ जाती है
      SSH सीधे असली host से connect नहीं होता, बल्कि TLS WebSocket के जरिए tunnel होता है
      session-specific auth token और temporary VM keys इस्तेमाल होते हैं, इसलिए SSH port बाहर expose नहीं होता
  • शानदार demo था
  • हम भी dstack में कुछ ऐसा ही बना रहे हैं
    हाल ही में हमने agent support feature जोड़ा है
    हम development से training·inference तक जाने वाली container orchestration पर focus कर रहे हैं
  • सोच रहा हूँ कि agent से सीधे AWS/Azure/GCP CLI ही क्यों न इस्तेमाल करवा लिया जाए
    • अच्छा सवाल है। लेकिन एक single-line command से SSH, file sync, browser, GPU तक तैयार VM तुरंत खड़ा कर देना सुविधाजनक है
      इसमें cloud account setup, security group, SSH key management जैसी झंझट नहीं रहती
      cloudrouter में Docker/VNC/Jupyter Lab पहले से शामिल हैं, इसलिए environment setup की चिंता नहीं करनी पड़ती
    • यह संभव तो है, लेकिन ऐसे tools की भी value है जो AI को कम tokens में काम पूरा करने देते हैं
    • इसे कोई रोक नहीं रहा
  • सच में हैरान कर देने वाला
  • demo वाकई बहुत प्रभावशाली था
  • पढ़ते हुए शुरू से अंत तक मज़ा आया