mcp-server-colab-exec

mcp-server-colab-exec

Google Colab の GPU ランタイム（T4/L4）を割り当て、その上で Python コードを実行する MCP サーバーです。Claude Code、Claude Desktop、Gemini CLI、Cline など、MCP 対応の AI アシスタントであれば、ローカルに GPU ハードウェアがなくても、GPU アクセラレーションを利用したコード（CUDA、PyTorch、TensorFlow）を実行できます。

前提条件

• Python 3.10+
• Google Colab を利用できる Google アカウント
• 初回実行時に、OAuth2 の同意を求めるブラウザーウィンドウが開きます。以降の実行では、トークンは ~/.config/colab-exec/token.json にキャッシュされます。

インストール

pip install mcp-server-colab-exec

または、uvx で直接実行します。

uvx mcp-server-colab-exec

設定

Claude Code

プロジェクトの .mcp.json または ~/.claude/.mcp.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "colab-exec": {
      "command": "mcp-server-colab-exec"
    }
  }
}

または、CLI から設定します。

claude mcp add colab-exec mcp-server-colab-exec

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に追加します。

{
  "mcpServers": {
    "colab-exec": {
      "command": "mcp-server-colab-exec"
    }
  }
}

Gemini CLI

gemini mcp add colab-exec -- mcp-server-colab-exec

ツール

colab_execute

Colab の GPU ランタイム上で、インラインの Python コードを実行します。

パラメーター	型	デフォルト	説明
code	文字列	—	実行する Python コード（必須）
accelerator	文字列	"T4"	GPU の種類："T4"（無料）または "L4"（プレミアム）
timeout	整数	300	最大実行時間（秒）

セルごとの出力、エラー、stderr を含む JSON を返します。

colab_execute_file

ローカルの .py ファイルを Colab の GPU ランタイム上で実行します。

パラメーター	型	デフォルト	説明
file_path	文字列	—	ローカルの .py ファイルへのパス（必須）
accelerator	文字列	"T4"	GPU の種類："T4"（無料）または "L4"（プレミアム）
timeout	整数	300	最大実行時間（秒）

セキュリティポリシー：file_path は、現在のワークスペース（cwd）内にある .py ファイルを指定する必要があります。

colab_execute_notebook

コードを実行し、生成されたすべての成果物（画像、CSV、モデルなど）を収集します。

パラメーター	型	デフォルト	説明
code	文字列	—	実行する Python コード（必須）
output_dir	文字列	—	ダウンロードした成果物を保存するローカルディレクトリ（必須）
accelerator	文字列	"T4"	GPU の種類："T4"（無料）または "L4"（プレミアム）
timeout	整数	300	最大実行時間（秒）

成果物は zip としてダウンロードされ、output_dir に展開されます。 zip 内のファイルは、パストラバーサルや特殊ファイルへの書き込みを防ぐため、展開前に検証されます。

使用例

GPU が利用可能か確認する：

colab_execute(code="import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))")

nvidia-smi を実行する：

colab_execute(code="import subprocess; print(subprocess.run(['nvidia-smi'], capture_output=True, text=True).stdout)")

モデルをトレーニングして重みをダウンロードする：

colab_execute_notebook(
    code="import torch; model = torch.nn.Linear(10, 1); torch.save(model.state_dict(), '/tmp/model.pt')",
    output_dir="./outputs"
)

認証

初回使用時に、Google OAuth2 の同意を求めるブラウザーウィンドウが開きます。アクセストークンとリフレッシュトークンは ~/.config/colab-exec/token.json にキャッシュされます。以降の実行では、キャッシュされたトークンが使用され、自動的に更新されます。

OAuth2 クライアントの認証情報は、Google Colab 公式の VS Code 拡張機能（[email protected]）と同じものです。これらは意図的に公開されています。

トラブルシューティング

「GPU quota exceeded」 — Colab には使用制限があります。しばらく待ってから再試行するか、別の Google アカウントを使用してください。

「Timed out creating kernel session」 — ランタイムの起動に時間がかかりすぎています。再試行してください。Colab は利用のピーク時に遅延することがあります。

「Authentication failed」 — ~/.config/colab-exec/token.json を削除して、再認証してください。

OAuth ブラウザーウィンドウが開かない — ブラウザーを利用できる環境で実行していることを確認してください。ヘッドレスサーバーの場合は、まずブラウザーを利用できるマシンで認証し、トークンファイルをコピーしてください。

ライセンス

MIT