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gpu.nz GPU cloud

gpu.nz GPU cloud

远程服务
gpu.nz云与基础设施11 周前更新

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

  1. 01搜索 GPU 报价与实时价格
  2. 02估算模型显存需求
  3. 03通过预设模板启动服务器
  4. 04查看实例、费用和日志
  5. 05启动、停止或销毁实例

适用场景

  1. 01寻找适合模型的 GPU
  2. 02启动 ComfyUI、Ollama 或 vLLM
  3. 03检查实例日志与支出
  4. 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。

服务地址https://gpu.nz/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

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。

全部服务地址
Streamable HTTPhttps://gpu.nz/mcp需要授权
安装包
ocighcr.io/gpunz/gpunz-mcp:1.0.0

工具

详细介绍

gpu.nz MCP — 让 AI Agent 找到 GPU、估算显存、租用服务器并停止服务器

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。

MCP Endpoint License: MIT

文档 · 显存计算器 · REST API · 命令行工具 · Русский


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_KEYAPI 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。

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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。