Gemini Cloud Agent

Aplicação web completa para operar um computador Linux remoto com modelos via OpenRouter, OpenCode Zen, Google Gemini ou TokenRouter: chat multi-etapas, Vercel Sandbox persistente, terminal, arquivos, uploads privados, artefatos verificáveis, Git, previews e servidor MCP Streamable HTTP.

O agente não devolve apenas comandos para o usuário executar. Quando a tarefa exige código ou arquivos, ele usa ferramentas reais no sandbox, lê stdout/stderr, corrige falhas, valida o resultado e publica o arquivo para download.

O que está implementado

• Next.js 16, React 19, TypeScript, Tailwind CSS 4 e shadcn/ui.

• Interface mobile/desktop com sidebar, chat, tool cards, logs, upload, STOP, continuar, histórico, artefatos e downloads.

• OpenRouter Free Models Router como opção recomendada, OpenCode Zen/Google Gemini/TokenRouter selecionáveis, function calling e ToolLoopAgent do AI SDK 7.

• Loop multi-etapas limitado por MAX_AGENT_STEPS.

• Vercel Sandbox 3 com microVM isolada, filesystem persistente e sandbox nomeada por usuário/workspace.

• Shell, filesystem, Git, web/download, processos, archives, artifacts e preview de portas reais.

• Supabase Auth com Google, Postgres/RLS e Storage privado.

• Upload direto por URL assinada, sem atravessar o limite de body da Vercel Function.

• Artefatos com tamanho, SHA-256, MIME, registro no banco e URL assinada curta.

• MCP remoto stateless em /mcp, Streamable HTTP atual, OAuth 2.1 + PKCE/DCR e Bearer de compatibilidade.

• MegaBrain Skills com catálogo progressivo de 19 capacidades Claude-compatible, recursos instaláveis no sandbox e origem/licença auditáveis.

• Cancelamento do navegador propagado ao modelo/comando e interrupção da sandbox.

• Testes locais de segurança e suíte cloud real para os cinco cenários obrigatórios.

Related MCP server: Containarium-Cloud

Arquitetura

Browser / celular
      │
      ├── Supabase Auth (Google)
      ▼
Next.js UI + Route Handlers
      ├── Postgres/RLS ─ mensagens, runs, tools, workspaces
      ├── Storage privado ─ uploads e artifacts
      ▼
ToolLoopAgent (AI SDK) ─ OpenRouter / OpenCode Zen / Google / TokenRouter
      │ tool              ▲ resultado real
      ▼                   │
Tool layer ─ Vercel Sandbox (microVM Linux persistente)
      ├── /workspace/uploads
      ├── /workspace/source
      ├── /workspace/output
      ├── /workspace/temp
      ├── /workspace/logs
      └── /workspace/metadata

Clientes MCP ─ OAuth/Bearer ─ POST /mcp ─ Vercel Sandbox persistente

Cada workspace recebe um nome derivado por SHA-256 de user_id + workspace_id. persistent: true permite restaurar o filesystem depois que a sessão para. Secrets da aplicação não são injetados no sandbox.

Pré-requisitos

• Node.js 22+.

• Projeto Supabase.

• Pelo menos uma API key compatível: OpenRouter, OpenCode Zen, Google Gemini ou TokenRouter.

• Projeto Vercel com acesso ao Sandbox.

• Localmente: token, team ID e project ID Vercel. No deploy, OIDC é automático.

O computador do usuário final não participa da execução. Depois do deploy, tarefas e builds rodam na nuvem.

Instalação

git clone <seu-repositorio>
cd gemini-cloud-agent
npm install
cp .env.example .env.local

Preencha .env.local, aplique a migration e rode:

npm run dev

A aplicação abre em http://localhost:3000.

Variáveis de ambiente

Use .env.example como fonte completa.

DEV_AUTH_BYPASS=true é apenas para desenvolvimento, exige service role e é ignorado em produção.

Supabase

Banco e Storage

Vincule o projeto e aplique a migration:

npx supabase login
npx supabase link --project-ref <project-ref>
npx supabase db push

A migration cria workspaces, conversations, messages, agent_runs, tool_calls, files, artifacts, sandboxes, índices, constraints, triggers e os buckets privados uploads/artifacts.

As tabelas recebem grants explícitos para authenticated, pois projetos atuais podem não expor tabelas novas automaticamente. RLS continua exigindo (select auth.uid()) = user_id em SELECT, INSERT, UPDATE e DELETE.

Google Auth

1. No Supabase: Authentication → Providers → Google.

2. Configure Client ID/Secret do Google.

3. Adicione a callback indicada pelo Supabase no Google Cloud Console.

4. Inclua http://localhost:3000/auth/callback e a URL de produção nas redirect URLs.

O servidor autoriza com supabase.auth.getClaims(), não com getSession().

Uploads

Os buckets são privados; o primeiro segmento do object path é sempre auth.uid(). O navegador usa createSignedUploadUrl + uploadToSignedUrl; depois o servidor baixa o objeto autenticado e o materializa na sandbox. Assim, uploads de até 50 MB não entram no body da Vercel Function.

Modelo e agent loop

Por padrão, configure OPENROUTER_API_KEY e mantenha OPENROUTER_MODEL=openrouter/free. Essa rota escolhe um modelo gratuito que suporte os requisitos da chamada, inclusive tools. Modelos gratuitos têm disponibilidade variável e limites baixos; para fixar um modelo, use um ID :free atual do catálogo OpenRouter.

AI_PROVIDER=auto seleciona a primeira chave presente nesta ordem: OpenRouter, OpenCode Zen, Google e TokenRouter. Para fixar uma integração, use o nome correspondente. O OpenCode Zen usa o endpoint OpenAI-compatible oficial e um modelo gratuito por padrão. Google Gemini aceita os modelos configurados em GEMINI_MODEL. TokenRouter usa seu endpoint OpenAI-compatible.

A seleção fica em src/lib/ai/provider.ts e nenhuma chave é enviada ao navegador ou à sandbox.

O system prompt obriga o agente a usar o computador remoto, inspecionar resultados, tratar stderr, corrigir falhas, validar arquivos, chamar artifact_publish, ocultar raciocínio privado e não fazer push externo sem autorização.

O loop termina quando o modelo conclui, ocorre condição impossível/cancelamento ou chega a MAX_AGENT_STEPS.

MegaBrain Skills

O agente e o MCP expõem um catálogo de skills carregado sob demanda. Só nome e descrição ficam sempre no contexto; skill_read carrega as instruções relevantes, skill_resources consulta scripts/referências/assets e skill_install copia o pacote completo para /workspace/metadata/skills/<nome> quando ele precisa ser executado na microVM.

Um manifesto versionado registra caminho, tamanho e SHA-256 de cada um dos 234 recursos. As 14 skills oficiais são obtidas do commit fixado da Anthropic apenas quando usadas e cada byte é verificado contra o manifesto; as 5 skills nativas ficam no próprio deployment. Isso mantém o deploy leve sem aceitar mudanças futuras do branch upstream. Regenere o manifesto após atualizar as fontes com npm run skills:manifest.

O catálogo foi fixado em 24/08/2026 no commit 3b3fad96af16a10759d930941b4520ba0c40edae de anthropics/skills:

• 14 skills oficiais Apache 2.0: academy-guide, algorithmic-art, brand-guidelines, canvas-design, claude-api, discernment-nudge, frontend-design, internal-comms, mcp-builder, skill-creator, slack-gif-creator, theme-factory, web-artifacts-builder e webapp-testing.

• 5 implementações nativas equivalentes: doc-coauthoring, docx, pdf, pptx e xlsx.

As quatro skills documentais oficiais são apenas source-available e proíbem cópia/redistribuição fora dos serviços Anthropic; doc-coauthoring não publica licença de redistribuição. Por isso essas cinco foram reimplementadas originalmente para o MegaBrain, mantendo a cobertura sem incorporar material restrito. A auditoria está em skills/PROVENANCE.json, e cada pacote oficial mantém seu LICENSE.txt e avisos de terceiros.

Vercel Sandbox

O projeto usa a imagem universal atual do SDK, sandbox persistente e /workspace. A criação configura vCPU, timeout e portas. O isolamento é uma microVM Firecracker; limites do plano Vercel prevalecem sobre a configuração da aplicação.

Em desenvolvimento, preencha as três credenciais Vercel. No deploy Vercel, o SDK usa OIDC automaticamente.

Para Android/toolchains pesadas, use uma imagem OCI/VCR própria com JDK, Android command-line tools, SDK e Gradle já instalados. Sem imagem customizada, o agente pode instalar dependências na sandbox persistente, sujeito a tempo e disco.

Ferramentas

• skill_list, skill_read, skill_resources, skill_install

• workspace_info

• shell_execute

• file_list, file_read, file_write, file_edit, file_delete

• mkdir, move_file, copy_file

• artifact_list, artifact_publish

• git_clone, git_status, git_diff

• download_url, web_fetch

• create_archive, extract_archive

• process_list, process_kill

• expose_port

shell_execute chama bash -lc na microVM, nunca no processo Next.js. Suporta ferramentas presentes/instaladas como Python, pip, Node, npm, Git, curl, zip, Java e Gradle.

Artefatos

artifact_publish(path) resolve/protege o path, lê o arquivo real, rejeita vazio/tamanho excessivo, calcula SHA-256, detecta MIME, envia ao bucket privado, registra no Postgres e retorna /api/artifacts/:id/download. O download valida o usuário e cria URL assinada por 60 segundos.

O painel só oferece Download para registros reais de artifacts.

APKG

Não existe gerador falso. O agente instala uma biblioteca real, como genanki, gera o pacote, verifica ZIP/banco/tamanho/hash e publica. A suíte cloud cobre um deck Teste com três cards.

APK Android

O agente pode instalar JDK/Gradle/Android SDK e executar ./gradlew assembleDebug. Uma imagem VCR pré-aquecida é recomendada. Push e fallback GitHub Actions não são automáticos: exigem credenciais e autorização explícita para branch/push. O MVP oferece clone/status/diff público sem mutação externa.

Preview

Inicie o servidor no sandbox em background/detached e use expose_port. A porta precisa constar em SANDBOX_EXPOSED_PORTS. O link usa sandbox.domain(port) e existe enquanto a sessão está ativa.

Cancelamento

STOP cancela o HTTP stream. vercel.json habilita supportsCancellation; o AbortSignal chega ao modelo e ao comando. A aplicação chama sandbox.stop(), matando processos da sessão. O filesystem persistente pode ser restaurado depois.

MCP remoto

Endpoint desta instalação: https://gemini-cloud-agent.vercel.app/mcp.

O transporte é Streamable HTTP stateless. POST é suportado; GET/DELETE retornam 405. O servidor publica descoberta OAuth, registro dinâmico de cliente, Authorization Code + PKCE e refresh token. Isso permite adicionar apenas a URL no Gemini Spark.

No Gemini Spark:

1. Abra Settings & help → Connected Apps.

2. Em Custom apps for Spark, escolha Add a custom app.

3. Cole https://gemini-cloud-agent.vercel.app/mcp e avance.

4. Na tela Autorizar Gemini Cloud Agent, informe o valor de MCP_SECRET.

A conexão não é ativada automaticamente apenas por existir na lista. Depois de conectá-la, use /goal ou /meta e descreva o resultado completo. Os dois prompts encaminham a solicitação para goal_run, que cria/reutiliza o computador, escolhe skills, executa comandos, verifica a entrega e publica os arquivos em uma única chamada composta. Se o menu de prompts não aparecer, peça em linguagem natural: @Gemini Cloud Agent use goal_run para ....

O Gemini/Google controla a confirmação de segurança mostrada antes de usar uma ferramenta. O servidor não pode clicar em Allow nem desativar essa proteção. O fluxo composto reduz uma tarefa inteira a uma confirmação inicial; ações destrutivas continuam explícitas.

Clientes antigos também podem usar o Bearer diretamente:

Authorization: Bearer SEU_MCP_SECRET

Configuração de compatibilidade:

{
  "name": "CloudComputer",
  "url": "https://SEU-DOMINIO/mcp",
  "headers": { "Authorization": "Bearer SEU_MCP_SECRET" }
}

Tools: goal_run, skill_list, skill_read, skill_resources, skill_install, workspace_create, workspace_delete, workspace_info, shell_execute, file_list, file_read, file_write, file_edit, git_clone, artifact_list, artifact_publish.

Todas operam com workspace_id. Cada ID mapeia para uma sandbox nomeada dentro do namespace de MCP_USER_ID. O MCP não depende do Supabase para terminal e arquivos, e o segredo nunca é enviado à microVM ou ao modelo.

goal_run usa somente os provedores/modelos gratuitos configurados quando ZERO_COST_MODE=true. Arquivos novos ou alterados em /workspace/output são publicados automaticamente. O resultado traz um download_url assinado, válido por 24 horas; depois do vencimento, execute artifact_publish novamente para gerar outro link. workspace_delete encerra e apaga o computador indicado, portanto só deve ser usado quando essa exclusão for realmente desejada.

Para validar a instalação pública de ponta a ponta — OAuth, catálogo MCP, Linux real, goal autônomo, conteúdo do arquivo, download assinado e limpeza — execute:

npm run test:cloud

Deploy Vercel

1. Envie o repositório para seu provedor Git.

2. Importe no Dashboard Vercel.

3. Configure as variáveis de produção.

4. Confirme acesso ao Sandbox.

5. Configure a callback de produção no Supabase/Google.

6. Faça deploy.

Validação local equivalente:

npm run typecheck
npm run lint
npm test
npm run build

As rotas declaram duração estendida, mas o limite efetivo depende do plano. Comandos rodam na sandbox; a função web permanece viva durante o loop/stream.

Segurança

• Código arbitrário apenas no Vercel Sandbox.

• Nenhum env/secret da aplicação é injetado na sandbox.

• RLS em todas as tabelas e Storage por usuário.

• Service role apenas no servidor.

• shell_execute exige sessão Supabase na interface web ou OAuth/Bearer no MCP.

• MCP secret comparado em tempo constante.

• Paths normalizados/restritos a /workspace; exclusão do root bloqueada.

• URLs de tools bloqueiam localhost, link-local e IPs privados.

• ZIP/TAR é validado contra traversal antes de extrair.

• Timeouts, steps, vCPU/memória, upload, artifact, disco, leitura e output limitados.

• Logs truncam conteúdo e redigem token/secret/password/API key.

• Push/commit remoto não é exposto por padrão.

O disco é verificado antes/depois das operações; o limite físico do Sandbox é a barreira durante um comando que cresce rapidamente. Em produção de alto risco, restrinja também a networkPolicy a domínios necessários.

Custos e free tiers

• O painel mostra os limites ativos.

• Steps/timeouts evitam loops e sessões abandonadas.

• Output/leitura limitados reduzem o contexto enviado ao modelo.

• Supabase Free atualmente inclui quotas de banco, storage e egress; upload máximo por arquivo é 50 MB. Confirme a tabela atual.

• OpenRouter Free Models tem limite compartilhado baixo e não é indicado para produção; disponibilidade de cada modelo varia.

• Gemini, quando usado, tem quotas por projeto/modelo visíveis no AI Studio.

• Vercel Sandbox cobra CPU ativa e planos limitam duração/recursos. Confirme quotas antes de abrir a aplicação ao público.

Fontes: OpenRouter free models, Supabase pricing, Gemini rate limits, Vercel Sandbox.

Testes

Locais, sem cloud:

npm test

Verificam traversal, URLs privadas, sanitização e redação.

Cloud real:

npm run test:cloud

O comando usa o endpoint público de produção e realiza OAuth, inicialização MCP, leitura/instalação de skill, criação de workspace, escrita e leitura de arquivo, comando Linux, goal_run autônomo, publicação automática, download assinado e comparação exata dos bytes. Ao final, remove somente o workspace temporário que ele próprio criou.

A suíte administrativa antiga, que depende de TEST_USER_ID e credenciais locais adicionais, continua disponível como npm run test:cloud:extended.

Limitações conhecidas

• shell_execute transmite stdout e stderr progressivamente para o event log e para o terminal da interface. O terminal é de acompanhamento e não expõe uma PTY interativa para entrada manual.

• Filesystem persistente depende do recurso/snapshots do plano Vercel.

• Android SDK não é garantido na imagem universal; use VCR própria para previsibilidade.

• GitHub autenticado/push/Actions requer fluxo explícito de autorização.

• PDFs são processados por bibliotecas instaladas dentro da sandbox, mantendo conteúdo não confiável fora do processo web.

• Smoke tests cloud não rodam no CI sem secrets para evitar custo/escrita externa inesperada.

Troubleshooting

Supabase não configurado

Confira URL e chave publicável/anon, aplique a migration e reinicie o servidor.

Login Google volta à tela inicial

Confira provider, redirect URL Supabase e callback Google. Em produção use exatamente https://SEU-DOMINIO/auth/callback.

401/403 ou tabelas vazias

Rode a migration. Confirme grants do Data API, policies RLS e que o JWT possui o mesmo user_id.

Upload assinado falha

Confira buckets/policies, limite do plano e MAX_UPLOAD_SIZE. O primeiro segmento do path deve ser o UUID do usuário.

Sandbox não autentica localmente

Confira token/team/project Vercel. No deploy, prefira OIDC e não copie tokens desnecessariamente.

Comando expira

Aumente MAX_EXECUTION_SECONDS dentro do limite do plano ou use imagem com dependências pré-instaladas.

MCP retorna 401/503

401: conclua o OAuth ou envie o Bearer correto. 503: MCP_SECRET ou MCP_USER_ID está ausente. O UUID é apenas o namespace das sandboxes MCP e não precisa existir em auth.users.

Artifact não aparece

O agente precisa chamar artifact_publish. Verifique tool_calls, policy do bucket e MAX_ARTIFACT_SIZE.