mcpField
R
Runcrate

Runcrate

リモート
runcrate.aiクラウド・インフラ02 日前に更新
リポジトリ公式サイト

Runcrate について

Runcrate は AI 開発者やエージェント向けの GPU クラウドサービスです。インスタンスの起動、ジョブの実行、スケジュール設定、ファイル移動、支出確認ができ、MCP サーバーはブラウザー OAuth と環境ごとの月間予算に対応しています。

主な機能

  1. 01GPU のリアルタイム価格確認
  2. 02準備済みイメージで GPU を起動
  3. 03終了時にマシンを停止するジョブ
  4. 04実行のスケジュールとファイル移動
  5. 05支出確認と環境管理

活用シーン

  1. 01コマンド実行用の GPU を起動
  2. 02学習スクリプトを実行してログを確認
  3. 03GPU ジョブを定期実行
  4. 04月間予算の残額を確認

MCP 対応

ホスト型の Streamable HTTP MCP サーバーは、インスタンス、ジョブ、スケジュール、ファイル、ボリューム、ファイアウォールと HTTPS リンク、請求、環境、シークレット名を扱う 47 個のツールを公開します。ブラウザー OAuth で認証し、選択した環境と月間予算の範囲内で操作します。

設定

リモートサーバーはインストール不要です。クライアントを選んで設定をコピーするか、ワンクリックで導入できます。

エンドポイントhttps://mcp.runcrate.ai/mcp
インストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

コマンドはターミナルで実行し、JSON は各クライアントの MCP 設定に貼り付けて再起動します。認可が必要なサーバーは初回接続時にログインを求めます。

ツール

詳細

Runcrate

Runcrate MCP

AI エージェントに GPU を使わせましょう。Runcrate は、AI 開発者やエージェント向けの GPU クラウドです。一度接続すれば、自然な言葉で指示できます。エージェントは GPU の最新価格を確認し、準備済みイメージで GPU を起動して、コマンドの実行中だけ稼働するジョブとしてコマンドを実行できます。コマンドが終了するとマシンも停止し、課金も止まります。実行のスケジュール設定、ファイルの移動、利用料金の確認もできます。

  • サーバー:https://mcp.runcrate.ai/mcp(ストリーミング可能な HTTP)
  • サインイン:ブラウザーで OAuth を使用します。コピーするキーも、設定ファイルに貼り付けるものもありません。
  • 47 個のツール:インスタンス、ジョブ、スケジュール、ファイル、ボリューム、ファイアウォールと HTTPS リンク、請求、環境、シークレット名に対応しています。ツールリファレンス

サインイン時に環境を 1 つ選びます。エージェントが操作するのはその環境だけで、環境の月次予算が支出の上限になります。

エージェントを接続する

この 1 行を、Claude Code、Codex、Cursor、VS Code、OpenCode、またはコマンドを実行できる任意のエージェントに貼り付けてください。サーバーがエージェントに追加され、Runcrate のツールを初めて呼び出すと、ブラウザーが開いてサインインできます。

Add Runcrate's MCP server to yourself: run curl -fsSL "https://runcrate.ai/mcp.md" and follow it.

または、ワンクリックで接続できます:

Cursor に追加 VS Code にインストール VS Code Insiders にインストール

Claude Code では、プラグインによってサーバーと、Claude に安全な支出方法を教えるスキルが追加されます。/plugin marketplace add runcrateai/runcrate-mcp を実行し、続けて /plugin install runcrate@runcrate を実行してください。Gemini CLI では、gemini extensions install https://github.com/runcrateai/runcrate-mcp を実行します。

ウェブ版の Claude と ChatGPT ではコマンドを実行できないため、URL をカスタムコネクターとして登録します(手順は以下)。

手動で設定する

Runcrate CLI を使うと、1 つのコマンドでマシン上にあるすべてのクライアントを接続できます:

runcrate mcp install
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user runcrate https://mcp.runcrate.ai/mcp

次に、Claude Code で /mcp を実行して runcrate を選択すると、ブラウザーが開いてサインインできます。

Claude(claude.ai と Claude Desktop)
  1. Settings > Connectors を開き、Add custom connector を選択します。
  2. Runcrate と名前を付け、https://mcp.runcrate.ai/mcp を貼り付けます。
  3. Connect を選択し、開いたウィンドウで Runcrate にサインインします。
ChatGPT
  1. chatgpt.com/plugins を開き、+、次に Add custom MCP server を選択します。
  2. Runcrate と名前を付け、URL として https://mcp.runcrate.ai/mcp を OAuth とともに貼り付けます。
  3. 作成して Runcrate にサインインし、チャットで @Runcrate に言及します。
Codex
codex mcp add runcrate --url https://mcp.runcrate.ai/mcp

Codex によってブラウザーが開き、サインインできます。閉じてしまった場合は、codex mcp login runcrate を実行してください。

Windsurf と Devin

runcrate mcp install --client windsurf を実行するか、Cascade の MCP 設定で URL https://mcp.runcrate.ai/mcp を使ってサーバーを追加します。Devin CLI の場合は、devin mcp add -s user runcrate https://mcp.runcrate.ai/mcp を実行し、続けて devin mcp login runcrate を実行してください。

Zed、Warp、Goose、Raycast、およびその他の MCP クライアント

クライアントに URL https://mcp.runcrate.ai/mcp を指定し、OAuth(動的登録)を選択します。初回使用時に、ブラウザーを通じてサインインできます。

設定ファイル

Cursor(~/.cursor/mcp.json)、Warp(~/.warp/.mcp.json)およびほとんどのクライアント:

{ "mcpServers": { "runcrate": { "url": "https://mcp.runcrate.ai/mcp" } } }

VS Code(ユーザープロファイル内のmcp.json):

{ "servers": { "runcrate": { "type": "http", "url": "https://mcp.runcrate.ai/mcp" } } }

Windsurf(mcp_config.json):{ "mcpServers": { "runcrate": { "serverUrl": "https://mcp.runcrate.ai/mcp" } } }

Zed(settings.json):"context_servers": { "runcrate": { "url": "https://mcp.runcrate.ai/mcp" } }

Gemini CLI(~/.gemini/settings.json):{ "mcpServers": { "runcrate": { "httpUrl": "https://mcp.runcrate.ai/mcp" } } }

Codex(~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.runcrate]
url = "https://mcp.runcrate.ai/mcp"

Goose(~/.config/goose/config.yaml):

extensions:
  runcrate:
    name: Runcrate
    type: streamable_http
    uri: https://mcp.runcrate.ai/mcp
    enabled: true

試してみる

Finetune crate で H100 を起動し、nvidia-smi を実行してください。

A100 でジョブとして python train.py を実行し、実行時間を最大2時間にして、ログを追跡してください。

今月の予算はあといくら残っていますか?

このリポジトリの内容

ファイル用途
.claude-plugin/ と .mcp.jsonClaude Code プラグインとマーケットプレイス
plugin.json と mcp.jsonエージェントプラグインパッケージ(Cursor、ChatGPT、Codex)
.cursor-plugin/plugin.jsonCursor マーケットプレイス
gemini-extension.jsonGemini CLI 拡張機能
skills/runcrate/SKILL.mdすべてのパッケージに同梱されるスキル:ジョブやインスタンスの選び方と支出を抑える方法

サーバー自体は Runcrate がホストしており、このリポジトリには接続設定のみが含まれています。公式 MCP レジストリにはio.github.aeonmindai/runcrateとして登録されています。

リンク

MIT ライセンス。

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。