Thunder Compute について
`tnr`はThunder Computeクラウドプラットフォーム向けのコマンドラインインターフェースで、GPUインスタンスを作成・運用できます。SSHセッション、ファイル転送、ポートフォワーディングのほか、問題やフィードバックの報告にも対応します。
主な機能
- 01GPUインスタンスの作成と管理
- 02インスタンス仕様の設定
- 03SSHアクセスとセッション管理
- 04SCPによるファイルの送受信
- 05リモートサービスのポート転送
- 06問題・フィードバックのガイド付き報告
活用シーン
- 01AI/ML実験用GPUインスタンスの作成
- 02インスタンスへの接続とプロジェクトファイルの転送
- 03ローカルアクセス用のリモートサービスポート転送
- 04CLIの問題や製品への提案を送信
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。
https://api.thundercompute.com:8443/mcpclaude mcp add --transport http thunder-compute-thunder-compute https://api.thundercompute.com:8443/mcp{"mcpServers":{"thunder-compute-thunder-compute":{"type":"http","url":"https://api.thundercompute.com:8443/mcp"}}}Cursor で開く{"servers":{"thunder-compute-thunder-compute":{"type":"http","url":"https://api.thundercompute.com:8443/mcp"}}}VS Code で開く{"mcpServers":{"thunder-compute-thunder-compute":{"type":"http","url":"https://api.thundercompute.com:8443/mcp"}}}{"mcpServers":{"thunder-compute-thunder-compute":{"serverUrl":"https://api.thundercompute.com:8443/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。
ツール
詳細
概要
tnrは、AI/MLのプロトタイピングや実験向けに構築された高性能クラウドGPUプラットフォーム、Thunder Computeの公式コマンドラインインターフェイスです。
独自のオーケストレーションエンジンにより、Thunder Computeは開発者のワークフローに最適化された、迅速なプロビジョニング、低レイテンシーの実行、低コストのGPUコンピューティングを提供します。
tnr CLIは、以下をサポートしています。
- GPUインスタンスのプロビジョニングと管理
- コンピューティングリソースとインスタンス仕様の設定
- セキュアなSSHアクセスとセッション管理
- ファイル転送機能(SCPによるアップロードとダウンロード)
- リモートサービスにローカルからアクセスするためのポートフォワーディング
- 自動更新チェックとバージョン管理
- macOS、Linux、Windowsのクロスプラットフォーム対応
ドキュメント
- CLIリファレンス: https://www.thundercompute.com/docs/cli-reference
- APIリファレンス: https://www.thundercompute.com/docs/api-reference
- はじめに: https://www.thundercompute.com/docs/quickstart
- トラブルシューティング: https://www.thundercompute.com/docs/troubleshooting
インストール
以下のサポート対象の方法のいずれかでtnrをインストールしてください。最新リリースページからインストーラーやバイナリを直接ダウンロードすることもできます。
macOS
最新リリースページから、お使いのプラットフォーム向けの.pkgインストーラーをダウンロードしてください(Apple Siliconの場合はtnr_*_darwin_arm64.pkg、Intelの場合はtnr_*_darwin_amd64.pkg)。
Homebrew:
brew tap Thunder-Compute/tnr
brew install tnr
Linux
最新リリースページから.tar.gz、.deb、.rpm、または.apkパッケージをダウンロードしてください。
インストールスクリプト(推奨):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Thunder-Compute/thunder-cli/main/scripts/install.sh | bash
Windows
最新リリースページから、お使いのプラットフォーム向けの.msiインストーラーをダウンロードしてください。
Scoop:
scoop bucket add tnr https://github.com/Thunder-Compute/scoop-bucket
scoop install tnr
Winget:
winget install Thunder.tnr
ソースからビルド
git clone https://github.com/Thunder-Compute/thunder-cli.git
cd thunder-cli
go build -o tnr
./tnr
クイックスタート
tnr login # Authenticate with Thunder Compute
tnr create # Create a GPU instance
tnr status # View instance status
tnr connect 0 # Connect to your instance
# File transfers
tnr scp myfile.py 0:/home/ubuntu/
tnr scp 0:/home/ubuntu/results.txt ./
tnr delete 0 # Delete instance
tnr loginはブラウザーを開き、ループバックコールバック先の
127.0.0.1に戻ります。このコールバックにアクセスできないヘッドレス環境またはリモートマシンでは、Console Settingsで名前付きAPIトークンを作成し、代わりに
tnr login --token <named_api_token>を実行してください。
バグ報告とフィードバック
tnr report を実行すると、tnr create と同様の手順で報告できます。問題を報告または改善を提案を選び、概要を一文で入力してから詳細を記入し、報告内容を確認して報告を送信、報告を編集、またはキャンセルを選択します。開始前にサインインしてください。--kind、--subject、--details または --details-file を指定すると、該当する手順に入力され、その手順はスキップされます。指定したテキストはそのまま送信されます。終了すると何も送信されず、終了コード 130 で終了します。非対話型の報告はバグが既定です。製品へのフィードバックには --kind feedback を使用してください。
tnr report --subject "Upload connection drops" --details-file ./report.txt --component cli --instance 42
tnr report --kind feedback --subject "Show remaining disk space" --details "Please show disk usage in the instance list." --yes --json
tnr report --subject "Unexpected result" --details-file - --dry-run --json < ./report.txt
非対話型で送信するには、--subject、--details または --details-file、および --yes が必要です。--json を指定すると、プロンプトは表示されません。--details-file - は標準入力を読み取ります。--details と --details-file は同時に指定できません。件名と詳細の上限は、それぞれ Unicode 文字数で 200 文字と 10,000 文字です。上限を超えたテキストは切り詰められず、拒否されます。--dry-run は認証や送信を行わずにプレビューし、サーバー側で解決される未指定の報告者を示します。
省略可能なコンテキストフラグは、--component(cli、console、api、mcp、virtualization、または unknown)、--instance または --sandbox のいずれか一方、および --occurred-at(RFC 3339)です。報告には、CLI のバージョン、ビルドのコミットと日付、OS、アーキテクチャが含まれます。サーバーは送信時刻を記録し、ログイン情報または確認済みの API トークン所有者から報告者を特定します。ログ、環境変数、シェル履歴、ワークロードのファイルは自動的には収集されません。サポートと共有する意図のある証拠のみを含め、認証情報は記載しないでください。
送信に成功すると、判読できない報告参照番号が表示されます。終了コード 0 は、送信またはドライランの成功を意味します。失敗するとゼロ以外のコードで終了し、入力した報告内容はエラー出力に残るため、再送信できます。JSON 形式のエラーには error、message、report が含まれます。報告時は、自動更新チェックとサブスクリプションチェックがスキップされます。
ライセンス
このプロジェクトは MIT ライセンスの下でライセンスされています。詳細は LICENSE を参照してください。
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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。