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本地服务
dcp.sa云与基础设施019 周前更新

关于 dcp-mcp

dcp-mcp 将 DCP 的推理、GPU 租用和持久存储能力开放给 MCP Agent,面向需要使用沙特境内算力资源的用户。它提供模型查询、聊天推理、GPU Pod 和存储卷管理工具。

主要功能

  1. 01注册 Agent 并获取 API 密钥
  2. 02查询可用模型并运行聊天推理
  3. 03查看 GPU 类型与实时可用性
  4. 04创建、查询、延长和停止 GPU Pod
  5. 05租用并查看持久存储卷

适用场景

  1. 01让 Agent 查询模型并调用兼容 OpenAI 的推理
  2. 02为交互式任务租用 GPU Pod
  3. 03检查 Pod 状态、访问信息和剩余时间
  4. 04为数据租用境内持久存储卷

MCP 相关

该 MCP 服务将 DCP API 封装为工具,供 MCP 客户端调用模型推理、GPU 租用与存储管理功能。客户端通过环境变量 `DCP_API_KEY` 提供密钥。

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。

暂未收录安装方式

我们还没有获取到这个服务的安装包或远程地址,请按项目 README 中的说明安装。

代码仓库

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

@dcp/mcp — DCP Model Context Protocol 服务

DCP 是沙特阿拉伯的主权 AI 算力平台,提供境内推理、GPU 租用和持久化存储,使用沙特所有的硬件,按沙特里亚尔(SAR)计费。此 MCP 服务让任何支持 MCP 的 Agent(Claude Desktop、Claude Code、Cursor 或你自己的 Agent)都能通过原生工具调用使用 DCP。

它是一个轻量客户端:从环境变量读取 DCP_API_KEY,并调用 https://api.dcp.sa。不包含任何密钥。

一行安装

此连接器直接从 GitHub 运行,无需 npm install 或克隆:

DCP_API_KEY=dc1-sk-xxxxxxxx npx -y github:dhnpmp-tech/dcp-mcp

MCP 客户端配置

将以下内容添加到 MCP 客户端配置中(Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json、Claude Code / Cursor 的 .mcp.json):

{
  "mcpServers": {
    "dcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "github:dhnpmp-tech/dcp-mcp"],
      "env": { "DCP_API_KEY": "dc1-sk-xxxxxxxx" }
    }
  }
}

然后让你的 Agent“列出 DCP 模型”或“在 DCP 上租用 GPU 30 分钟”。没有密钥的 Agent 可以先调用 register_agent——请参阅下方的快速入门。

工具

工具功能
register_agent一次调用即可自行注册,获取真实 API 密钥和少量 SAR 试用额度,无需人工操作,也无需点击邮件。没有密钥时请先使用此工具。
list_models列出当前可提供的模型(OpenAI 风格)。
chat运行聊天补全(兼容 OpenAI,在沙特境内运行)。
get_balance查询租用方钱包余额(SAR)。
list_gpus列出可租用的 GPU 类型(例如 H100、RTX 4090),以及显存和实时可用情况。
create_pod租用整块 GPU 作为交互式 Pod(root + Jupyter + SSH),按分钟预付费。
get_pod查询 Pod 状态、访问 URL / SSH 命令和剩余时间。
extend_pod延长运行中 Pod 的租期,无需重启。
stop_pod提前停止;未使用的预付时间将退还。
rent_volume租用独占的境内持久化卷(10/20/30 GB)。
get_volume查询活动卷的状态和使用情况。

无需人工参与的快速入门(适用于 Agent)

整个流程无需人工参与:

  1. register_agent → 返回真实的 api_key 和 20 SAR 试用额度(无需点击邮件)。将其设为 DCP_API_KEY。
  2. list_gpus → 从实时可用的类型中选择一个 gpu_type 字符串(例如 "H100"、"RTX 4090")。
  3. 使用该 gpu_type 和 duration_minutes 调用 create_pod → Pod 运行后,轮询 get_pod 获取 access_url / ssh_command。
  4. chat → 使用 list_models 返回的可用模型运行兼容 OpenAI 的推理。
  5. stop_pod → 提前停止;未使用的预付分钟数将退还到钱包。

手动生成密钥(效果等同于 register_agent):

curl -s -X POST https://api.dcp.sa/api/renters/agent-register \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{}'
# → { "api_key": "dcp-renter-…", "trial_credit_sar": 20, "balance_sar": 20, ... }

试用额度(20 SAR)足以列出 GPU、短时间运行 Pod 并进行实际推理;更高额度需通过邮箱验证注册才能获得。调用按 IP 限流。

环境变量

  • DCP_API_KEY — 租用方 API 密钥(除 register_agent 外,所有工具都必需)。
  • DCP_API_BASE — API 主机,默认为 https://api.dcp.sa。

为什么选择 DCP

在沙特境内使用沙特所有的硬件进行推理、GPU 租用、微调托管和存储,全面符合 PDPL / 数据驻留要求,并以 SAR 计费。推理 API 可直接替代 OpenAI:将任意 OpenAI SDK 指向 https://api.dcp.sa/v1 即可。

了解更多:https://dcp.sa/v2/agents · https://dcp.sa/llms.txt

采用 MIT 许可证。

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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。