Novita MCP Server について
Novita MCP Serverは、MCPクライアントからNovita AIのリソースを操作するためのサーバーです。ベータ版で、現在はGPUインスタンス管理に対応しており、互換クライアントを通じてNovitaのリソースを扱う用途に向いています。
主な機能
- 01クラスターと製品の一覧表示
- 02GPUインスタンスの管理
- 03テンプレートの管理
- 04レジストリ認証の管理
- 05ネットワークストレージの管理
活用シーン
- 01利用可能なGPU製品とクラスターの確認
- 02GPUインスタンスの作成、起動、再起動
- 03インスタンステンプレートとレジストリ認証の保守
- 04ネットワークストレージの作成や更新
MCP 対応
Claude DesktopやCursorなどのMCPクライアントに、NovitaのGPUインスタンスおよび関連リソースの管理操作を提供します。
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。
ツール
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詳細
Novita MCP サーバー
novita-mcp-server は、Novita AI プラットフォームのリソースをシームレスに操作できる Model Context Protocol(MCP)サーバーです。このサーバーは、Claude Desktop、Cursor、またはその他の互換性のある MCP クライアントを通じて利用することをおすすめします。
機能
⚠️ ベータ版に関するお知らせ:
novita-mcp-serverは現在ベータ版であり、GPU インスタンスの管理のみをサポートしています。今後のリリースで、対応するリソースの種類を追加する予定です。
現在、novita-mcp-server はGPU インスタンス製品のリソース管理を可能にします。
対応している操作は次のとおりです。
- クラスター(リージョン):一覧表示;
- 製品:一覧表示;
- GPU インスタンス:一覧表示、取得、作成、起動、停止、削除、再起動;
- テンプレート:一覧表示、取得、作成、削除;
- コンテナレジストリ認証:一覧表示、作成、削除;
- ネットワークストレージ:一覧表示、作成、更新、削除;
インストール
npm または Smithery を使用してパッケージをインストールできます。
npm を使用する場合
npm install -g @novitalabs/novita-mcp-server
Smithery を使用する場合
https://smithery.ai/server/@novitalabs/novita-mcp-serverにアクセスし、「Install」の手順に従ってサーバーをインストールしてください。
novita-mcp-server を使用するための設定
まず、Novita AI のキー管理から Novita API キーを取得してください。
次に、Claude Desktop と Cursor の両方で、以下の設定を使用できます。
📌 ヒント
Claude Desktop については、Claude Desktop MCP クイックスタートガイドを参照して、MCP サーバーの設定方法を確認してください。
Cursor については、Cursor MCP クイックスタートガイドを参照して、MCP サーバーの設定方法を確認してください。
{
"mcpServers": {
"@novitalabs/novita-mcp-server": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "@novitalabs/novita-mcp-server"],
"env": {
"NOVITA_API_KEY": "your_api_key_here"
}
}
}
}
使用例
Claude Desktop または Cursor で novita-mcp-server を使用してリソースを管理する方法を、いくつか紹介します。
クラスターを一覧表示する
List all the Novita clusters
製品を一覧表示する
List all available Novita GPU instance products
GPU インスタンスを一覧表示する
List all my running Novita GPU instances
新しい GPU インスタンスを作成する
Create a new Novita GPU instance:
Name: test-novita-mcp-server-01
Product: any available product
GPU Number: 1
Image: A standard public PyTorch/CUDA image
Container Disk: 60GB
テスト
このプロジェクトではテストに Jest を使用しています。テストは src/tests ディレクトリにあります。
次のいずれかのコマンドを使用してテストを実行できます。
npm test
コメント
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。