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ComputeNexa

ComputeNexa

ローカル
computenexa.comクラウド・インフラ02 週間前に更新

ComputeNexa について

ComputeNexaは、ComputeNexa APIを通じてプライベートGPUを管理するMCPサーバーです。在庫と費用を調べ、明示的な見積もりと確認を経てマシンを起動・停止したいチーム向けです。

主な機能

  1. 01GPU、価格、在庫の確認
  2. 02アプリ、マシン、利用状況の確認
  3. 03起動や延長前の見積もり
  4. 04GPUマシンの起動、延長、停止
  5. 05エンドポイントの作成とキー取得

活用シーン

  1. 01メモリやリージョンでGPUを検索
  2. 02起動前にマシン費用を比較
  3. 03チームのGPU利用状況と領収書を確認
  4. 04サーバー用の固定アドレスを作成

MCP 対応

ComputeNexaのアカウント、GPU、マシン、利用状況、プロジェクト、エンドポイントの操作をMCPクライアントに提供します。書き込み操作には起動権限付きキーが必要で、支出を伴う操作は見積もり後、確認があった場合のみ実行します。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"computenexa-gpuinfrastructure-computenexa": {
"command": "uvx",
"args": [
"computenexa-mcp"
],
"env": {
"CNX_API_KEY": "<CNX_API_KEY>",
"CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD": "<CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD>"
}
}
}
}
起動コマンドuvx computenexa-mcp
設定が必要な環境変数
CNX_API_KEYシークレットA ComputeNexa API key (dashboard, API keys): Look only, or Launch and stop
CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USDMost one launch, extension or renewal may cost, in US dollars

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
pypicomputenexa-mcp0.1.0

ツール

15

掲載時のツール一覧 · 2 週間前に更新

このツールにパラメーターはありません。

詳細

ComputeNexa MCP サーバー

AI アシスタントがComputeNexaでプライベート GPU を検索、起動、停止できるようにします。「48 GB 以上の GPU で在庫があるものは?」「データサイエンス環境で最も安いものを 2 時間起動して」「停止して」と尋ねると、チームの API キーを使い、起動ごとの料金を表示します。支払いが発生するのは、あなたが承認した後だけです。

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code、および Model Context Protocolに対応するその他のアシスタントで使えます。サーバーはお使いのコンピューター上で動作し、ComputeNexa API と通信します。キーはご自身の設定内に保持されます。

セットアップ

  1. ComputeNexa ダッシュボードでAPI keysを開き、キーを作成します。
    • Look onlyは、GPU、マシン、支出を確認する場合に選択します。
    • Launch and stopは、マシンの起動、延長、停止も行う場合に選択します。
  2. uvをインストールします(サーバーの実行にはuvxを使うため、別途インストールする必要はありません)。
  3. 以下の手順でアシスタントにサーバーを追加し、キーをCNX_API_KEYとして設定します。
Claude Code
claude mcp add --env CNX_API_KEY=cnxk_... --transport stdio computenexa -- uvx computenexa-mcp

すべてのプロジェクトで使うには、--scope userを追加します。

Claude Desktop

設定 → Developer → Edit config(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "computenexa": {
      "command": "uvx",
      "args": ["computenexa-mcp"],
      "env": { "CNX_API_KEY": "cnxk_..." }
    }
  }
}
Cursor

~/.cursor/mcp.json(すべてのプロジェクト)または.cursor/mcp.json(1 つのプロジェクト)に、Claude Desktop と同じmcpServersエントリを追加します。

VS Code

.vscode/mcp.jsonを使用します。VS Code がキーを一度だけ尋ね、ファイルには保存しません。

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "cnx-key", "description": "ComputeNexa API key", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "computenexa": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["computenexa-mcp"],
      "env": { "CNX_API_KEY": "${input:cnx-key}" }
    }
  }
}

できること

ツール機能キー
whoamiメールアドレス、チーム、残高、GPU 上限、キーの権限を表示します任意
list_gpusリアルタイムの価格と在庫を含む GPU を、安い順に表示します。アプリ、リージョン、メモリで絞り込めます任意
list_appsGPU の起動時に使えるアプリ、そのモデル、インストール済みの項目を表示します任意
list_machines · get_machineマシンと接続方法(SSH、ブラウザーアプリ、API、エンドポイントアドレス)を表示します任意
get_usage · list_receipts支出と GPU 時間、終了したセッションとその料金を表示します任意
list_projects · list_endpoints保存済みプロジェクト、エンドポイント、および各エンドポイントが指すマシンを表示します任意
launch_machineGPU を起動します(最初に見積もりを取得し、承認後に起動します)起動と停止
extend_machine利用時間を延長します(最初に見積もりを取得します)起動と停止
set_keep_running停止するまでマシンを自動更新します(最初に見積もりを取得します)起動と停止
stop_machineマシンをすぐに終了します。未使用時間分は返金されます起動と停止
create_endpoint · get_endpoint_key自分のサーバー用の固定 HTTPS アドレスと、そのキーを取得します起動と停止

参照専用のキーで使えるのは、読み取りツール(最初の 6 行)のみです。

安全性

  • あなたの承認なしに料金が請求されることはありません。 launch_machine、extend_machine、set_keep_runningは、最初に見積もりを返します。たとえば、「データサイエンスアプリを使う NVIDIA RTX A6000、2 時間:今すぐ $1.44($0.72/時)が請求されます。早期に停止した場合、未使用時間分は返金されます。」 と表示されます。confirm=trueと見積もり合計金額を指定した 2 回目の呼び出しでのみ処理が進みます。その間に価格が上がった場合は拒否されます。
  • 1 回の呼び出しごとに上限があります。 起動、延長、または自動更新の料金が**$25**を超える場合、拒否されます。サーバーのenvにあるCNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD(ドル単位)で変更できます。チームの GPU 上限とプリペイド残高も引き続き適用されます。
  • API キーがツールの結果に表示されることはありません。 エンドポイントキーは、エンドポイントの作成時、またはキーを求めた場合にのみ表示されます。
  • 料金の発生やマシンの終了につながるツールには、その旨が示されるため、アシスタントは使用前に確認を求めます。

設定

変数
CNX_API_KEY必須。ComputeNexa API キー(cnxk_…)
CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD1 回の呼び出しで使える最大金額(米ドル)。デフォルトは25です
CNX_API_URL別の ComputeNexa API に対するテスト時のみ使用します

Develop

uv sync
uv run pytest
uv run ruff check src tests

Built on the ComputeNexa Python SDK and the official MCP Python SDK.

Questions: [email protected] · Security issues: see SECURITY.md.

コメント

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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。