computegpu について
computegpuは、クラウドGPUインスタンスを借りて管理するコマンドラインツールです。価格付きGPUカタログ、デプロイ設定、インスタンス操作、アカウント残高の確認を提供します。
主な機能
- 01GPUモデルと料金の閲覧
- 02VRAM要件に合うGPUの検索
- 03オンデマンドまたはスポットのデプロイ
- 04マルチGPU、Docker、ストレージの選択
- 05インスタンスの停止、再開、削除
活用シーン
- 01レンタル前のGPU選択肢の比較
- 02モデル処理向けインスタンスのデプロイ
- 03未使用時のインスタンス停止
- 04ターミナルからのGPUインスタンス管理
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.computegpu.com/mcpインストールコマンドをコピー
Claude CodeTerminal
claude mcp add --transport http jyswee-computegpu https://mcp.computegpu.com/mcpCursor.cursor/mcp.json
{"mcpServers":{"jyswee-computegpu":{"type":"http","url":"https://mcp.computegpu.com/mcp"}}}Cursor で開くVS Code.vscode/mcp.json
{"servers":{"jyswee-computegpu":{"type":"http","url":"https://mcp.computegpu.com/mcp"}}}VS Code で開くClaude Desktopclaude_desktop_config.json
{"mcpServers":{"jyswee-computegpu":{"type":"http","url":"https://mcp.computegpu.com/mcp"}}}Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{"mcpServers":{"jyswee-computegpu":{"serverUrl":"https://mcp.computegpu.com/mcp"}}}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。
すべてのエンドポイント
Streamable HTTP
https://mcp.computegpu.com/mcp認証が必要SSE
https://mcp.computegpu.com/sse認証が必要ツール
2このツールにパラメーターはありません。
詳細
computegpu
ターミナルからクラウド GPU をレンタルできます。30 秒でデプロイできます。
npm i -g computegpu
computegpu signup [email protected] my-agent
computegpu deploy --gpu "RTX 4090"
インストール
npm i -g computegpu
Node.js 18 以降が必要です。
クイックスタート
# Create account
computegpu signup [email protected] my-project
# Browse GPUs
computegpu types
# Deploy
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --models llama3.3
# Check status
computegpu pods
computegpu status POD_ID
# Stop
computegpu stop POD_ID
コマンド
| コマンド | 説明 |
|---|---|
signup <email> <tenantId> | アカウントを作成して API キーを取得 |
login --key <KEY> | 既存の API キーを保存 |
logout | 保存したキーを消去 |
me | アカウント情報を表示 |
types | 料金付きで 47 種類の GPU モデルを一覧表示 |
cheapest --vram <GB> | VRAM に対応する最安の GPU を検索 |
deploy --gpu "RTX 4090" | オンデマンドインスタンスをデプロイ |
pods | アクティブなインスタンスを一覧表示 |
status <podId> | インスタンスのステータスと料金を表示 |
stop <podId> | 一時停止（課金が停止します） |
resume <podId> | 一時停止中のインスタンスを再開 |
destroy <podId> | 完全に破棄 |
balance | ウォレット残高 |
topup <amount> | チャージを申請（最低 $1） |
デプロイオプション
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" # on-demand
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --spot # 50% off (preemptible)
computegpu deploy --gpu "H100" --count 4 # multi-GPU
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --models llama3.3,gemma4 # pre-load models
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --type docker # Docker + SSH
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --volume 100 # persistent storage
設定
API キーは ~/.computegpu/config.json（グローバル）または ./.computegpu/config.json（ローカル）に保存されます。
優先順位：--key フラグ > COMPUTEGPU_API_KEY 環境変数 > ローカル設定 > グローバル設定。
computegpu login --key gpu_your_key # save globally
computegpu login --key gpu_your_key --local # save per-project
computegpu config # show active config
料金
47 種類の GPU モデル。秒単位の課金。最低チャージ額は $1 です。
- コンシューマー向け：RTX 3060（$0.22/時）から RTX 5090（$1.24/時）
- データセンター向け：A40（$0.64/時）から H200（$10.76/時）
- スポット：50% 割引（5 分前の警告付きで割り込み可能）
リンク
- ウェブサイト：computegpu.com
- ドキュメント：computegpu.com/docs
- API：computegpu.com/.well-known/openapi.json
ライセンス
プロプライエタリ。Copyright (c) 2026 Tyga.Cloud Ltd. 詳しくは LICENSE をご覧ください。
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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。