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ComputeNexa

ComputeNexa

本地服务
computenexa.com云与基础设施02 周前更新

关于 ComputeNexa

ComputeNexa 是通过 ComputeNexa API 管理私有 GPU 的 MCP 服务,适合团队查询库存与费用,并在启动或停止机器前查看报价、明确确认后再支出。

主要功能

  1. 01查询 GPU、价格和库存
  2. 02查看应用、机器与用量
  3. 03启动或延长前先获取报价
  4. 04启动、延长或停止 GPU 机器
  5. 05创建端点并获取端点密钥

适用场景

  1. 01按显存或区域查找可用 GPU
  2. 02启动前比较机器费用
  3. 03查看团队 GPU 用量和收据
  4. 04为服务器创建稳定地址

MCP 相关

向 MCP 客户端提供 ComputeNexa 账户、GPU、机器、用量、项目和端点操作。写入操作需要具备启动权限的密钥;涉及支出的操作先报价,仅在确认后执行。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"computenexa-gpuinfrastructure-computenexa": {
"command": "uvx",
"args": [
"computenexa-mcp"
],
"env": {
"CNX_API_KEY": "<CNX_API_KEY>",
"CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD": "<CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD>"
}
}
}
}
启动命令uvx computenexa-mcp
需要配置的环境变量
CNX_API_KEY密钥A ComputeNexa API key (dashboard, API keys): Look only, or Launch and stop
CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USDMost one launch, extension or renewal may cost, in US dollars

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
pypicomputenexa-mcp0.1.0

工具

15

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

此工具无需参数。

详细介绍

ComputeNexa MCP 服务

让你的 AI 助手在 ComputeNexa 上查找、启动和停止专属 GPU。询问它 “有哪些显存为 48 GB 或以上且有货的 GPU?”、“启动最便宜的一台,并运行 Data Science 两小时” 或 “停止它”:它会使用你团队的 API 密钥,显示每次启动的费用,并且只有在你同意后才会花费资金。

支持 Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS Code 以及其他支持 Model Context Protocol 的助手。它运行在你的计算机上,并与 ComputeNexa API 通信; 你的密钥会保存在你自己的设置中。

设置

  1. 在 ComputeNexa 控制面板中,打开 API keys 并创建密钥:
    • 仅查看:浏览 GPU、机器和支出;
    • 启动和停止:还可启动、延长机器运行时间并停止机器。
  2. 安装 uv(它会通过 uvx 运行服务,无需单独安装)。
  3. 将服务添加到你的助手中(见下文),并将你的密钥设为 CNX_API_KEY。
Claude Code
claude mcp add --env CNX_API_KEY=cnxk_... --transport stdio computenexa -- uvx computenexa-mcp

添加 --scope user,即可在每个项目中使用。

Claude Desktop

设置 → Developer → 编辑配置(claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "computenexa": {
      "command": "uvx",
      "args": ["computenexa-mcp"],
      "env": { "CNX_API_KEY": "cnxk_..." }
    }
  }
}
Cursor

~/.cursor/mcp.json(每个项目)或 .cursor/mcp.json(单个项目):使用与 Claude Desktop 相同的 mcpServers 条目。

VS Code

.vscode/mcp.json;VS Code 会提示你输入一次密钥,并将其保存在文件之外:

{
  "inputs": [
    { "type": "promptString", "id": "cnx-key", "description": "ComputeNexa API key", "password": true }
  ],
  "servers": {
    "computenexa": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": ["computenexa-mcp"],
      "env": { "CNX_API_KEY": "${input:cnx-key}" }
    }
  }
}

功能

工具功能密钥
whoami你的邮箱、团队、余额、GPU 限额和密钥权限任意
list_gpus按价格从低到高列出 GPU 的实时价格和库存;可按应用、区域、显存筛选任意
list_appsGPU 启动时附带的应用、应用中的模型,以及已安装内容任意
list_machines · get_machine你的机器;连接方式(SSH、浏览器应用、API 或端点地址)任意
get_usage · list_receipts支出和 GPU 小时数;已结束的会话及其费用任意
list_projects · list_endpoints已保存的项目;端点及其指向的机器任意
launch_machine启动 GPU(先报价,得到你的同意后再启动)启动和停止
extend_machine延长运行时间(先报价)启动和停止
set_keep_running自动续订机器,直到停止(先报价)启动和停止
stop_machine立即停止机器;未使用的时间会退款启动和停止
create_endpoint · get_endpoint_key自有服务器的固定 HTTPS 地址;其密钥启动和停止

仅查看密钥只能调用读取工具(前六行)。

安全

  • 未经你的同意,不会产生任何费用。 launch_machine、extend_machine 和 set_keep_running 会先返回报价, 例如 “NVIDIA RTX A6000 搭配 datascience 应用,运行 2 h:立即收取 $1.44($0.72/h);如果提前停止,会退还未使用时间。” 只有再次调用并设置 confirm=true,且提供报价中的总金额后,操作才会继续;如果期间价格上涨,操作会被拒绝。
  • 单次调用设有限额: 启动、延长运行时间或自动续订的费用超过 $25 时,操作会被拒绝。可通过服务 env 中的 CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD(以美元计)更改此限额。你的团队 GPU 限额和预付余额仍会另外生效。
  • 工具结果中绝不会显示你的 API 密钥。 端点密钥只会在创建端点或查询其密钥时显示。
  • 会花费资金或停止机器的工具都会明确标记,以便你的助手在使用前征求你的同意。

设置项

变量
CNX_API_KEY必填。ComputeNexa API 密钥(cnxk_…)
CNX_MCP_MAX_LAUNCH_USD单次调用最多可花费的金额,以美元计。默认值为 25
CNX_API_URL仅用于针对其他 ComputeNexa API 进行测试

Develop

uv sync
uv run pytest
uv run ruff check src tests

Built on the ComputeNexa Python SDK and the official MCP Python SDK.

Questions: [email protected] · Security issues: see SECURITY.md.

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。