Современные технологии искусственного интеллекта активно внедряются в различные сферы, и обработка сгенерированного кода становится всё более востребованной задачей. В этом контексте проект RunJS представляет собой революционный подход, позволяющий запускать JavaScript, сгенерированный крупными языковыми моделями (LLM), в безопасной изолированной среде при помощи MCP сервера, реализованного на C#. Такой инструмент открывает широкие возможности для интеграции и управления программной логикой, предоставляя пользователям гибкий и, что важно, безопасный механизм для исполнения кода прямо из AI сред. RunJS построен на базе библиотеки Jint, которая внедряет JavaScript-движок в .NET среду и позволяет контролировать выполнение скриптов, ограничивая использование памяти, количество выполняемых операторов, таймауты и глубину рекурсии.
Благодаря этому становится возможным запускать динамически сгенерированный код без опасности выхода за пределы выделенных ресурсов и угрозы безопасности системы. Именно такие технические решения делают RunJS уникальным инструментом, идеально подходящим для приложений, которые требуют динамического анализа, преобразования и обработки данных при участии LLM. Одним из ключевых преимуществ RunJS является возможность интеграции механизма работы с секретами. Поскольку многие API требуют использования закрытых ключей или других конфиденциальных данных, RunJS реализует защищённое хранение этих секретов внутри MCP сервера с использованием базы данных Postgres и шифрования. При работе LLM с API ключами генерация JavaScript содержит ссылки на секретные идентификаторы, а не сами секреты.
Таким образом, секретные данные никогда не покидают серверную часть, и не становятся доступны языковой модели, исключая риск утечки конфиденциальной информации. RunJS предлагает удобный fetch-аналоги, построенный на базе System.Net.HttpClient, который позволяет скриптам, запущенным на сервере, выполнять HTTP-запросы к внешним ресурсам. В сочетании с библиотекой jsonpath-plus, доступной внутри скриптов, пользователи могут гибко и эффективно обрабатывать полученные JSON данные – выбирать необходимые поля, преобразовывать данные и интегрировать результаты в соответствующие бизнес-процессы.
Это значительно расширяет практическое применение RunJS, делая его мощным ETL-инструментом с возможностью машинного обучения и генерации кода в реальном времени. Архитектура RunJS ориентирована на безопасность и масштабируемость. Разработчики уделили внимание тому, чтобы запуск кода не мог повлиять на основную систему: выполнение происходит в изолированном контексте, где любой скрипт может быть завершён при превышении лимитов памяти или времени работы. Такой подход критически важен в современных приложениях с AI, где происходит генерация и исполнение стороннего программного кода. Для разработчиков RunJS предоставляет удобный API, который позволяет интегрировать сервер в собственные решения и быстро получать результаты выполнения JavaScript.
Использование EventSource (SSE) упрощает реализацию потоковой передачи данных между клиентом и сервером, обеспечивая низкую задержку и высокую производительность. Кроме того, предусмотрены возможности для настройки параметров ограничений JavaScript движка, что повышает гибкость в различных сценариях использования. Особое внимание в RunJS уделяется прозрачности исполнения и отладке. Через интеграцию с Aspire Dashboard предоставляется возможность наблюдать и трассировать все внутренние вызовы, включая исполняемый JavaScript код (за исключением секретов), что очень важно для анализа работы и обеспечения безопасности системы. Такая функциональность немаловажна при построении комплексных цепочек с участием AI и динамически меняющегося кода.
Проект также включает готовые примеры – как веб-приложение на основе Nuxt, так и CLI клиент, который позволяет быстро протестировать основные функции RunJS и интеграцию с LLM. Эти инструменты облегчают освоение платформы и демонстрируют реальную пользу от применения RunJS в задачах генерации и исполнения кода разной степени сложности. Функциональность RunJS идеально сочетается с современными требованиями к автоматизации обработки данных и интеграции AI на рабочие процессы. Возможность безопасно запускать генерируемый код JavaScript открывает двери для сложной логики трансформации JSON, работы с REST API и объединения результатов в единую архитектуру, где языковая модель и сервер взаимодействуют через прозрачный и безопасный MCP протокол. Безопасность остаётся одним из основных приоритетов.
В текущей версии RunJS не реализована полноценная система аутентификации и авторизации, что ограничивает использование платформы в продуктивных средах. Однако детальный процесс конфигурации и развёртывания, включая возможность запуска в Docker контейнерах с предустановленными параметрами безопасности и мониторинга, позволяет начать работу в защищённом окружении внутри приватных сетей. На практике RunJS демонстрирует, что динамическое выполнение JavaScript при содействии LLM может стать эффективным инструментом при правильной реализации мер безопасности и ограничения ресурсов. Это позволяет предпринимателям и разработчикам создавать сервисы с продвинутыми вычислительными возможностями, не опасаясь непреднамеренных сбоев или уязвимостей. RunJS – это не просто MCP сервер, а полноценная платформа для безопасного исполнения сгенерированного кода в .
NET среде, которая воплощает современные тенденции взаимодействия искусственного интеллекта с бизнес-логикой. Она усиливает потенциал LLM, позволяя расширить сферу их применения за пределы простого текстового генератора, добавляя возможность реального вычисления, обработки и взаимодействия с внешними ресурсами. Таким образом, RunJS представляет собой важный этап эволюции инструментов для интеграции AI решений, способный существенно повысить эффективность и безопасность проектов, где требуется выполнение динамического и потенциально рискованного кода JavaScript. Для разработчиков, которым требуется гибкий и мощный MEC сервер с поддержкой современных API и возможностью защищённого хранения ключей, RunJS предоставляет все необходимые средства для построения комплексных и надёжных AI-приложений.
