# Cloudrouter - Claude Code/Codex가 클라우드 VM·GPU를 띄우게 만드는 스킬

> Clean Markdown view of GeekNews topic #26668. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=26668](https://news.hada.io/topic?id=26668)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/26668.md](https://news.hada.io/topic/26668.md)
- Type: GN+
- Author: [xguru](https://news.hada.io/@xguru)
- Published: 2026-02-14T07:56:50+09:00
- Updated: 2026-02-14T07:56:50+09:00
- Original source: [cloudrouter.dev](https://cloudrouter.dev/)
- Points: 6
- Comments: 1

## Summary

**Cloudrouter**는 AI 코딩 에이전트가 직접 **클라우드 VM과 GPU 샌드박스**를 생성·제어할 수 있게 하는 CLI 도구입니다. 로컬 디렉터리나 Git 저장소를 원격 개발 환경으로 확장하고, VS Code·Jupyter·VNC·터미널 등 다양한 인터페이스로 접근할 수 있습니다. 또한 **Chrome CDP 통합**을 통해 브라우저 탐색과 입력 자동화까지 명령줄에서 수행할 수 있어, AI 기반 개발 워크플로의 실험과 배포 과정을 한층 유연하게 만듭니다.

## Topic Body

- **AI 코딩 에이전트**가 명령줄에서 직접 **클라우드 샌드박스 생성·제어**를 수행할 수 있게 하는 도구로, VM과 GPU 인스턴스를 자동으로 실행함  
- 로컬 디렉터리나 Git 저장소에서 원격 개발 환경을 만들고, **VS Code·Jupyter·VNC·터미널** 등 다양한 접근 방식을 지원  
- **Chrome CDP 통합**을 통해 브라우저 탐색, 입력, 클릭, 스크린샷, 데이터 스크래핑 등 자동화 기능을 CLI에서 수행 가능  
- **파일 업로드·다운로드 및 자동 동기화**, GPU 선택(`--gpu H100:2` 등), 크기 조정(`--size small` 등) 등 세밀한 리소스 제어를 제공  
- 오픈소스(MIT). macOS·Linux·Windows에서 사용 가능  
  
---  
### 개요  
- cloudrouter는 **Claude Code, Codex, Cursor 등 AI 코딩 에이전트**가 클라우드 상에서 **VM과 GPU 샌드박스**를 생성·관리할 수 있도록 하는 CLI 기반 스킬  
  - 명령줄에서 샌드박스를 만들고 명령 실행, 파일 전송, 브라우저 자동화까지 수행 가능  
  - `npx skills add manaflow-ai/cloudrouter` 명령으로 설치 가능  
  
### 설치 및 인증  
- AI 에이전트용 스킬로 추가하거나, 독립 실행형 CLI로 설치 가능  
  - `npm install -g @manaflow-ai/cloudrouter` 후 `cloudrouter login`으로 인증  
  - `cloudrouter`와 `cr` 명령어 모두 사용 가능  
  
### 주요 기능  
- **즉시 실행 가능한 클라우드 샌드박스**: 로컬 디렉터리, Git 저장소, 템플릿에서 원격 VM 생성  
  - Docker 지원 및 자동 파일 동기화 포함  
- **AI 에이전트 통합**: Claude Code, Cursor 등에서 직접 샌드박스 생성·코드 실행·브라우저 자동화 수행  
- **브라우저 자동화**: Chrome CDP 기반으로 탐색, 클릭, 입력, 스크린샷, 접근성 트리 분석 가능  
- **다중 접근 방식**: VS Code 브라우저, VNC 데스크톱, 터미널, 단일 명령 실행 등 다양한 접근 지원  
- **파일 전송**: 업로드·다운로드 및 변경 감지 자동 재업로드 기능 제공  
- **오픈소스**: MIT 라이선스, Go 언어로 작성, macOS·Linux·Windows용 npm 패키지 배포  
  
### GPU 및 인스턴스 옵션  
- 표준 샌드박스는 즉시 사용 가능하며, `--gpu` 옵션으로 GPU 인스턴스 추가 가능  
  - 예: `--gpu H100:2`는 H100 GPU 2개 사용  
- GPU 종류와 용도  
  - **T4 (16GB)** : 소형 모델 추론·미세조정  
  - **L4 (24GB)** : 이미지 생성  
  - **A10G (24GB)** : 중형 모델 학습  
  - **L40S (48GB)** : 비디오 생성  
  - **A100 (40GB)** : 대형 모델 학습(7B–70B)  
  - **H100 (80GB)** , **H200 (141GB)** , **B200 (192GB)** : 고성능 연구 및 프런티어 모델용  
  
### 브라우저 자동화  
- 각 샌드박스에는 **Chrome CDP 통합 브라우저**가 포함되어 있음  
  - URL 열기, 접근성 트리 스냅샷, 요소 상호작용, 스크린샷 촬영 가능  
  - 예:  
    - `cloudrouter browser open cr_abc123 "https://example.com"`  
    - `cloudrouter browser fill cr_abc123 @e1 "user@example.com"`  
    - `cloudrouter browser click cr_abc123 @e3`  
  
### 샌드박스 관리  
- 실행 중인 샌드박스 목록, 상태 확인, 중지·삭제 등 관리 명령 제공  
  - `cloudrouter ls`, `cloudrouter stop `, `cloudrouter delete `  
- 일시 중지(`stop`)와 재개(`resume`) 지원, 타임아웃 연장(`extend`) 가능  
- 최대 **10개의 동시 실행 샌드박스** 제한 존재  
  
### 파일 전송 및 동기화  
- 로컬과 샌드박스 간 **양방향 파일 전송** 지원  
  - 업로드: `cloudrouter upload  ./src`  
  - 다운로드: `cloudrouter download  ./dist`  
  - 변경 감지 자동 업로드(`--watch`) 및 제외 패턴(`-e "*.log"`) 설정 가능  
  
### 개발 환경 접근  
- 다양한 원격 개발 인터페이스 제공  
  - **VS Code**: `cloudrouter code `  
  - **Jupyter Lab**: `cloudrouter jupyter `  
  - **VNC 데스크톱**: `cloudrouter vnc `  
  - **터미널 세션**: `cloudrouter pty `  
  
### 보안 지침  
- **E2B 포트 포워딩 URL**은 인증 없이 공개되므로 절대 공유 금지  
  - 대신 **VNC, VS Code, Jupyter URL**만 안전하게 공유 가능  
  - 개발 서버 접근은 `cloudrouter vnc `를 통해 수행  
  
### 문제 해결 가이드  
- `npm install` 오류 시: `sudo chown -R 1000:1000 /home/user/.npm` 명령 필수  
- `ssh` 명령 실패 시: 명령어 전체를 따옴표로 감싸야 함  
- 브라우저 명령 실패 시: 샌드박스 생성 직후 잠시 대기 필요  
- `snapshot` 플래그 순서 오류, `extend` 플래그 오용 등 주요 실수 사례 명시  
  
### 오픈소스 및 지원  
- **MIT 라이선스**로 공개, GitHub에서 코드 확인 가능  
- macOS, Linux, Windows 지원  
- 공식 채널: [GitHub](https://github.com/manaflow-ai/manaflow), [Twitter](https://twitter.com/manaflowai), [Discord](https://discord.gg/SDbQmzQhRK)

## Comments



### Comment 51140

- Author: neo
- Created: 2026-02-14T07:56:50+09:00
- Points: 1

###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47006393) 
- 이제 **모델이 자체 weight 파일로 부팅하고 스스로 실행**할 수 있는 단계에 한 걸음 더 다가선 느낌임  
- 정말 멋짐! 내 로컬 환경에서 `cloudrouter start .`로 실행해봤는데 서버 인증을 위한 비밀번호 요청이 나왔음  
  그래서 [이슈를 열었음](https://github.com/manaflow-ai/manaflow/issues/1711)  
  - 원인을 찾아서 수정했음. 패키지를 업데이트하고 다시 시도해보길 바람  
- 아이디어는 좋지만 개인적으로 **모놀리식 구조**는 선호하지 않음  
  여러 기능을 한 도구에 억지로 넣으면 수정이나 확장이 어렵고, 유연성도 떨어짐  
  나는 **작고 느슨하게 결합된 구성요소형 도구**를 선호함. 이렇게 하면 사용자가 직접 수정하거나 조합하기 쉬움  
  Docker 템플릿이 여러 앱을 한 컨테이너에 묶어두는 방식인데, 이는 빌드·지원·호환성 부담을 키움  
  각 앱을 개별 컨테이너로 두고 TCP나 소켓, 볼륨으로 연결하는 게 더 나음  
  또 인증 코드에 브라우저 로직이 섞여 있는 건 응집도가 낮다는 신호임  
  그리고 rsync 코드에서 SSH 호스트 키 검증을 끄는 부분이 보였는데, 이는 **보안상 위험**이 큼  
  - 사용자 오버라이드 가능한 템플릿을 제공하면 이 문제를 어느 정도 해결할 수 있을 것 같음  
    나는 빠른 시작과 단순함을 위해 모놀리식 구조를 택했지만, 그만큼 설정 자유도는 줄어듦  
    Docker 템플릿의 경우, 에이전트가 작업 디렉토리를 업로드하고 바로 개발 환경을 띄우는 게 목적임  
    여러 컨테이너로 나누면 마운트, 네트워킹 등 복잡성이 커짐  
    SSH는 실제 호스트에 직접 연결되지 않고 TLS WebSocket을 통해 터널링됨  
    세션별 인증 토큰과 **임시 VM 키**를 사용하므로 SSH 포트가 외부에 노출되지 않음  
- 훌륭한 데모였음  
- 우리도 dstack에서 비슷한 걸 만들고 있음  
  최근에는 [에이전트 지원 기능](https://skills.sh/dstackai/dstack/dstack)을 추가했음  
  우리는 개발에서 학습·추론으로 이어지는 **컨테이너 오케스트레이션**에 초점을 맞추고 있음  
- 그냥 AWS/Azure/GCP CLI를 에이전트에게 쓰게 하면 안 되는 이유가 있나 궁금함  
  - 좋은 질문임. 하지만 한 줄 명령으로 SSH, 파일 동기화, 브라우저, GPU까지 준비된 VM을 바로 띄우는 게 편리함  
    클라우드 계정 설정이나 보안 그룹, SSH 키 관리 같은 번거로움이 없음  
    cloudrouter는 Docker/VNC/Jupyter Lab이 미리 포함되어 있어서 환경 설정을 신경 쓸 필요가 없음  
  - 가능하긴 하지만, AI가 **더 적은 토큰으로 작업을 수행**할 수 있게 해주는 도구의 가치도 있음  
  - 아무것도 막는 건 없음  
- 정말 놀라움  
- 데모가 정말 인상적이었음  
- 읽는 내내 즐거웠음