关于 gpu.nz GPU cloud
gpu.nz GPU cloud 是面向 AI Agent 的托管 MCP 服务,用于查找和管理租用的云端 GPU。它结合实时报价搜索、显存估算,以及实例启动、监控和停止功能。
主要功能
- 01搜索 GPU 报价与实时价格
- 02估算模型显存需求
- 03通过预设模板启动服务器
- 04查看实例、费用和日志
- 05启动、停止或销毁实例
适用场景
- 01寻找适合模型的 GPU
- 02启动 ComfyUI、Ollama 或 vLLM
- 03检查实例日志与支出
- 04停止或移除租用的服务器
MCP 相关
托管服务位于 https://gpu.nz/mcp,提供 GPU 搜索、价格查询、显存估算以及账户和实例管理工具。浏览和估算无需 API 密钥;租用和管理实例需要密钥。
配置
远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。
https://gpu.nz/mcpclaude mcp add --transport http nz-gpu-gpu-cloud https://gpu.nz/mcp{"mcpServers":{"nz-gpu-gpu-cloud":{"type":"http","url":"https://gpu.nz/mcp"}}}在 Cursor 中打开{"servers":{"nz-gpu-gpu-cloud":{"type":"http","url":"https://gpu.nz/mcp"}}}在 VS Code 中打开{"mcpServers":{"nz-gpu-gpu-cloud":{"type":"http","url":"https://gpu.nz/mcp"}}}{"mcpServers":{"nz-gpu-gpu-cloud":{"serverUrl":"https://gpu.nz/mcp"}}}命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。
https://gpu.nz/mcp需要授权ghcr.io/gpunz/gpunz-mcp:1.0.0stdio工具
详细介绍
gpu.nz MCP 服务
**让 Claude、Cursor、Codex 和其他 AI Agent 租用云 GPU:**搜索 RTX 4090、A100、H100 和 B200 服务器及实时价格,计算模型需要多少显存,启动 ComfyUI、Ollama、vLLM 或 Jupyter,查看日志,并在任务完成后停止服务器。按分钟计费。
连接
服务托管在 https://gpu.nz/mcp,无需安装任何内容。无需密钥即可浏览 GPU、价格和显存估算;租用和管理服务器则需要从 gpu.nz/console/keys 获取 API 密钥。
Claude Code
claude mcp add --transport http gpunz https://gpu.nz/mcp \
--header "Authorization: Bearer gpz_…"
Cursor — ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gpunz": {
"url": "https://gpu.nz/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer gpz_…" }
}
}
}
VS Code — .vscode/mcp.json(会提示输入一次密钥,并将其保存在机密存储中)
{
"servers": {
"gpunz": {
"type": "http",
"url": "https://gpu.nz/mcp",
"headers": { "Authorization": "Bearer ${input:gpunz-key}" }
}
},
"inputs": [{ "type": "promptString", "id": "gpunz-key", "description": "gpu.nz API key", "password": true }]
}
Codex CLI
export GPUNZ_API_KEY="gpz_…"
codex mcp add gpunz --url https://gpu.nz/mcp --bearer-token-env-var GPUNZ_API_KEY
Claude Desktop — claude_desktop_config.json,通过 mcp-remote
{
"mcpServers": {
"gpunz": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-remote", "https://gpu.nz/mcp", "--header", "Authorization:${GPUNZ_AUTH}"],
"env": { "GPUNZ_AUTH": "Bearer gpz_…" }
}
}
}
在 claude.ai 上,无需密钥即可在 连接器 中添加 https://gpu.nz/mcp:搜索和估算功能均可使用。
本地 stdio 桥接程序
对于只能启动本地服务的客户端,本仓库提供了一个连接到托管服务的小型 stdio 桥接程序:
# Docker
docker run -i --rm -e GPUNZ_API_KEY="gpz_…" ghcr.io/gpunz/gpunz-mcp
# Node.js 18+, straight from GitHub
GPUNZ_API_KEY="gpz_…" npx -y github:gpunz/gpunz-mcp
| 变量 | |
|---|---|
GPUNZ_API_KEY | API 密钥(gpz_…)。可选:不提供时只能使用浏览工具 |
GPUNZ_MCP_URL | 端点覆盖值,默认为 https://gpu.nz/mcp |
工具
| 工具 | 功能 | 密钥权限范围 |
|---|---|---|
list_gpu_models | 有库存的 GPU 型号:显存、类别、每小时最低价格 | — |
search_offers | 提供实时价格的服务器;可按 GPU、数量、显存、价格、国家/地区和可靠性筛选 | — |
get_offer | 单台服务器及其当前价格 | — |
list_templates | 现成环境:ComfyUI、Forge、Ollama + Open WebUI、vLLM、Jupyter、Kohya、FluxGym、Unsloth、自定义 Docker 镜像 | — |
estimate_vram | 模型所需的显存(Qwen、DeepSeek、Llama、Gemma、GPT-OSS、FLUX、Wan……),可指定量化方式和上下文长度,并列出满足要求的最低价 GPU | — |
topup_link | 在浏览器中充值余额的链接 | — |
get_account | 账户、余额、每小时支出和余额可用时长 | user:read、billing:read |
list_instances · get_instance | 你的服务器:状态、SSH 命令、应用 URL、当前费用 | instances:read |
get_instance_logs | 最近的日志行:启动、应用启动、错误 | instances:read |
create_instance | 使用模板租用服务器;立即开始计费 | instances:write |
stop_instance · start_instance | 停止(仅磁盘计费),之后可重新启动 | instances:write |
destroy_instance | 销毁服务器及其磁盘 | instances:write |
list_ssh_keys · add_ssh_key | 安装在新服务器上的 SSH 密钥 | user:read / user:write |
试着这样提问
- Qwen3.8 27B 在 32k 上下文下需要多少显存?哪里最便宜?
- 找一台可靠性高于 0.98 的最低价 RTX 4090,并在上面启动 ComfyUI,配备 80 GB 磁盘。
- 在一张 H100 上运行 GPT-OSS 120B,服务器就绪后把聊天链接发给我。
- 显示我的服务器及其每小时费用;停止从昨天起就没用过的服务器。
资金与安全
- Agent 无法花费超过你的余额:充值只能在浏览器中进行。
create_instance、start_instance和destroy_instance均标注为会产生重要影响的操作,因此客户端会在执行前征求你的同意。- 除非你明确要求,否则工具输出不会包含 root 密码;你的 SSH 密钥会安装在每台服务器上。
- 工具会使用你的密钥调用 gpu.nz REST API:密钥的作用域、速率限制(每个密钥每分钟 120 次请求)以及账户的审计日志均适用。
用俄语介绍
gpu.nz MCP 服务将 GPU 租用服务接入 AI Agent:Claude、Cursor、Codex 等。Agent 会自行寻找合适的 GPU、计算模型所需的显存、租用运行 ComfyUI、Ollama 或 vLLM 的服务器、读取日志并停止服务器。地址:https://gpu.nz/mcp,按分钟计费,可通过 СБП 以卢布支付或使用加密货币。文档:gpu.nz/docs/mcp。
许可证
MIT。gpu.nz 是按分钟计费的 GPU 云服务;托管服务器和 API 均由 gpu.nz 运营。
评论
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。