ParalonCloud Rentals

ParalonCloud MCP サーバー

AI エージェント内から GPU をレンタルし、GPU を提供する場合は、自分のノードを実行できます。 これは、ParalonCloud Rental API および Provider API 向けの MCP サーバーです。Claude Code、Claude Desktop、Cursor など、あらゆる MCP クライアントから次の操作を

• レンタル：GPU を検索し、レンタルを開始して、接続 URL を取得し、停止する
• 提供：GPU の負荷と温度をリアルタイムで確認しながら自分のノードを一覧表示する、ノードを追加してインストールコマンドを取得する、ノードを市場から一時的に外して再び公開する、価格を設定する、スポットノードを取り戻す、収益を確認する

自然言語で行えます。

すべてに使える 1 つのキー：同じ prlc_ キーで ParalonCloud の OpenAI-compatible inference API を利用できます。モデルを呼び出し、さらに負荷の高いジョブを実行するための GPU をレンタルするエージェントを構築しましょう。

以前は @paraloncloud/mcp-rentals でした。このパッケージは非推奨です。設定を @paraloncloud/mcp に切り替えてください。

ツール

レンタル（キーに rental スコープが必要です）

ツール	機能	費用
list_gpus	価格、VRAM、コンピュート機能、国別にレンタル可能な GPU を一覧表示します	無料
get_balance	クレジット残高を確認します	無料
create_rental	Jupyter のレンタルを開始します（非同期 → ポーリング）	クレジットを消費します
get_rental	実行中のステータスと接続 URL を確認します	無料
list_rentals	自分のアクティブなレンタルを一覧表示します（履歴を表示するには status: "all" を指定）	無料
destroy_rental	レンタルを停止して課金を止めます	—

GPU プロバイダー向けの自分のノード（キーに nodes スコープが必要です）

ツール	機能
list_my_nodes	自分のノードを一覧表示します：状態（利用可能、レンタル中、一時停止、オフラインなど）、GPU、価格と設定可能な範囲、現在のレンタル、GPU ごとのリアルタイムの負荷、温度、電力、メモリ
get_my_node	1 つのノードについて、同じ項目を確認します
add_node	ノードを追加します。エージェントをインストールする Docker コマンドが返されます（ノードのトークンが含まれています）
get_node_install_command	既存ノードのインストールコマンドを再度取得します
set_node_available	ノードを市場から外すか、再び公開します。実行中のレンタルは終了時刻まで続きます
set_node_price	ノードの価格を 1 時間あたり USD で設定します。デフォルトを使う場合は null を指定します
update_node	1 回の呼び出しで名前、スポット設定、利用可否、価格を変更します
reclaim_spot_node	自分で使うためにスポットノードを取り戻します。そのノードのスポットレンタルは 2 分後に停止します
get_node_access	ノードをレンタルできる人を確認します：全員、または指定したユーザー、ドメイン、組織のみ
set_node_access	指定したレンタル者（メールアドレス、ドメイン、組織）のみにノードを公開するか、全員に公開します（[]）
get_earnings	日別の収益（ノードごとのレンタル、アカウントごとの推論）と出金可能残高を確認します

支払いの操作は API やこのサーバーからは行えません。ノードの削除はサイト上で行ってください。

セットアップ

1. 適切なスコープのキーを取得する

1. Console で API キーを作成します。
2. レンタルするには、そのキーで GPU rentals を有効にします（レンタルは初期状態では無効です）。必要に応じて、安全上の上限として Max rentals running at once も設定します。
3. 自分のノードを管理するには、My nodes を有効にします。1 つのキーで両方を利用できます。

本番用のキーではなく、エージェント専用のキーを使用してください。

2. MCP クライアントに追加する

クライアントは PARALON_API_KEY 環境変数でキーを渡します。サーバーを編集する必要はありません。

Claude Desktop — claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "paraloncloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paraloncloud/mcp"],
      "env": {
        "PARALON_API_KEY": "prlc_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Code — 次のコマンドを 1 つ実行します：

claude mcp add paraloncloud \
  --env PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here \
  -- npx -y @paraloncloud/mcp

Cursor — .cursor/mcp.json（上記の Claude Desktop と同じ形式）。

任意の環境変数：PARALON_BASE_URL（デフォルトは https://paraloncloud.com/api/v1）。

3. 試してみる

「レンタルできる最安の GPU を一覧表示して、その中から VRAM が 24GB 以上のものを選び、2 時間の Jupyter レンタルを開始してください。」

エージェントは list_gpus を呼び出してノードを選び、hours: 2 を指定して create_rental を呼び出します。その後、Jupyter の URL を確認するために get_rental をポーリングします。「停止して」と言うと、destroy_rental を呼び出します。

プロバイダーとして：

「ノードの稼働状況を教えてください。GPU が高温になっているものはありますか？」

「午後の間、rig-2 をマーケットから外して、rig-1 を 1 時間あたり $0.60 に設定してください。」

「今週の収益はいくらで、どのノードから得られましたか？」

安全性

• create_rental と destroy_rental は課金に影響するため、MCP クライアントは実行の承認を求めます（Claude Code/Desktop ではデフォルトでツール呼び出しを確認します）。この設定は有効のままにしてください。
• create_rental は冪等性キーを自動生成するため、呼び出しが再試行されても 2 台目の GPU が起動することはありません。
• エージェントが停止し忘れた場合に備えて、hours を指定するとレンタルは自動的に停止します。
• キーの max_active_rentals 制限（Console で設定）により、同時実行数は制限されます。
• 変更を伴うノードツール（add_node、set_node_available、set_node_price、update_node、reclaim_spot_node、set_node_access）は、エージェントにまずあなたへの確認を指示します。reclaim_spot_node は 2 分後に借り手のスポットレンタルを停止します。
• add_node と get_node_install_command は、ノードのシークレットトークンを含むコマンドを返します。これは非公開にしてください。
• 必要なスコープだけを持つキーをエージェントに渡してください。

テスト

npm install
PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here node smoke-test.mjs

読み取り専用ツールを呼び出し、ノードツールは存在しないノードに対してのみ呼び出すため、何も変更されません。

ローカルで実行する（開発用）

PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here node server.js

リンク

• レンタル API ドキュメント：https://paraloncloud.com/docs/rental-api
• プロバイダー API ドキュメント：https://paraloncloud.com/docs/provider-api
• Console（キーの作成）：https://paraloncloud.com/console
• 推論 API：https://paraloncloud.com/docs/inference-api

MIT