Liquid Compute GPU test

Liquid Compute GPU テスト（GCAT）

AI エージェントから、管理している NVIDIA GPU ノードで GPU の受け入れテストを実行します。

Liquid Compute は、自社サーバーから SSH でお使いのノードに接続します。NVIDIA DCGM 診断、CUTLASS GEMM ベンチマーク、HBM と PCIe の帯域幅テスト、および GPU プロファイル向けの NCCL all-reduce を実行し、各測定値をそのプロファイルのしきい値と比較して報告します。プロファイルは、A10 ノード、H100 と H200 の 8 GPU ノード、RDMA 経由の 2 ノードまたは 4 ノードのクラスター、および B200 と B300 の 8 GPU ノードを対象としています。エージェントから現在のプロファイルを一覧表示できます。

テストは無料で、Liquid Compute アカウントが必要です。Liquid Compute を初めてご利用になりますか？まずアカウントを作成し、ウェブサイトでセットアップを完了してください。エージェントは初回接続時にサインインを求めます。

このリポジトリにコードは含まれていません。ホスト型 MCP サーバー https://api.liquidcompute.co/mcp が処理を実行します。このリポジトリには、エージェントマーケットプレイス向けの掲載ファイルと、テストの流れをエージェントに教えるエージェントスキルが含まれています。

要件

各ノードには、次のものが必要です。

• NVIDIA ドライバー 580 以降（CUDA 13.0 以降）を搭載した Ubuntu 22.04 または 24.04。
• テストの作成時に Liquid Compute から提示される送信元アドレスからの SSH 接続を受け入れるパブリック IP アドレス。
• root またはパスワードなしの sudo を使用できるユーザー。
• テスト全体を通じてアイドル状態の GPU。テストではプロファイルの所要時間中、すべての GPU に全負荷をかけます。所要時間は 90 分以上になることがあります。

エージェントを接続する

サーバーは Streamable HTTP と、gpu_tests スコープを使用する OAuth 2.1 サインインに対応しています。

Claude Code

サーバーとスキルを追加するプラグインをインストールします。

claude plugin marketplace add Liquid-Compute/gcat
claude plugin install liquidcompute-gcat@liquidcompute

または、サーバーのみを追加します。

claude mcp add --transport http --scope user liquidcompute-gpu-test https://api.liquidcompute.co/mcp

次に、Claude Code で /mcp を実行してサインインします。

Claude apps

Claude で Customize > Connectors を開き、Add custom connector を選択して https://api.liquidcompute.co/mcp を入力します。Team および Enterprise プランでは、Owner が Organization settings > Connectors から追加します。

Codex

codex mcp add liquidcompute-gpu-test --url https://api.liquidcompute.co/mcp
codex mcp login liquidcompute-gpu-test

ChatGPT

chatgpt.com/plugins を開き、+、次に Add custom MCP server を選択します。https://api.liquidcompute.co/mcp を入力し、OAuth を選択します。カスタム MCP サーバーを使用できるかどうかは、ワークスペースの設定によって決まります。

Cursor

ブラウザーで次のインストールリンクを開きます。

cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=liquidcompute-gpu-test&config=eyJ1cmwiOiJodHRwczovL2FwaS5saXF1aWRjb21wdXRlLmNvL21jcCJ9

または、サーバーを ~/.cursor/mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "liquidcompute-gpu-test": { "url": "https://api.liquidcompute.co/mcp" }
  }
}

VS Code

MCP: Add Server を実行し、HTTP を選択して https://api.liquidcompute.co/mcp を入力します。または、ワークスペースのルートにある .mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "liquidcompute-gpu-test": { "type": "http", "url": "https://api.liquidcompute.co/mcp" }
  }
}

Gemini CLI

サーバーとスキルを追加する拡張機能をインストールします。

gemini extensions install https://github.com/Liquid-Compute/gcat

または、サーバーのみを追加し、/mcp auth liquidcompute-gpu-test でサインインします。

gemini mcp add --transport http --scope user liquidcompute-gpu-test https://api.liquidcompute.co/mcp

テストの実行手順

1. エージェントがノードに合ったプロファイルを選び、テストを作成します。authorized_keys に追加する行と、Liquid Compute の接続元アドレスが提示されます。
2. 各ノードで、root またはパスワードなしの sudo を使用できるユーザーにその行を追加するか、エージェントに、許可した SSH アクセス経由で追加させます。
3. Liquid Compute に SSH アクセスを許可する権限があることを確認します。エージェントがノードを追加すると、Liquid Compute は GPU に負荷をかけない短時間の接続確認を実行します。
4. ノードが確保済みであること、GPU がアイドル状態を保つこと、およびテストを実行する権限があることを確認します。テストが開始されます。
5. エージェントがテストの進行状況を確認し、レポートを読み上げます。また、リンクを知っている人なら誰でも 30 日間開けるレポートリンクを作成することもできます。
6. authorized_keys から該当する行を削除します。

スキルには、全体の手順と使用するツールが記載されています。

レポートには、テスト期間中にノードを測定した結果が記載されます。認証や保証ではありません。GPU がテストに合格し、所有している場合は、Liquid Compute でレンタル用に掲載できます。

安全性

• 確認できるのはご本人のみです。 エージェントがお客様ご自身の確認を得るまで、サーバーはノードの追加やテストの開始を拒否します（手順 3 と 4）。スキルでは、エージェントに正確な文言をお客様に提示し、お客様に代わって確認しないよう指示しています。この 2 つのツールを自動承認するようクライアントを設定しないでください。
• 注釈付きツール。 各ツールには読み取り専用かどうかが示され、テストの開始と停止には破壊的操作であることが明記されるため、クライアントは実行前に確認を求めることができます。
• インストール不要。 テストファイルはテスト中にノードへコピーされ、その後削除されます。Liquid Compute はパッケージ、サービス、アカウントをインストールせず、設定も変更しません。
• アクセスを管理できます。 お客様が authorized_keys の行を削除するまで、Liquid Compute は SSH 経由でノードにアクセスできます。

データ

• サインインにはお客様の Liquid Compute アカウントを使用します。エージェントが受け取るトークンは、このサーバー専用に発行されます。
• Liquid Compute は、お客様が作成したテスト、追加したノードのアドレスとユーザー名、ハードウェアの詳細、テストで収集された生データ、接続確認の結果、テストレポートを、お客様の会社のアカウントに保存します。削除を依頼されるまで保存されます。
• レポートは、テスト作成時に表示される有効期限まで閲覧できます。共有リンクの有効期間は 30 日間です。

Liquid Compute の利用規約とGPU テストのプライバシー通知が適用されます。プライバシー通知には、テストで収集されるデータ、Liquid Compute による利用方法、保存期間、削除を依頼する方法が記載されています。

サポート

サーバー、スキル、テストに関するサポートは、github.com/Liquid-Compute/gcat/issuesで issue を作成してください。issue は公開されるため、ノードのアドレス、キー、レポートのリンクを投稿しないでください。プライバシーに関する依頼は [email protected] までお送りください。

ライセンス

このリポジトリのリスティングファイルとスキルのテキストは、MIT Licenseの下で公開されています。Liquid Compute サービスの利用には、利用規約が適用されます。