ParalonCloud

ParalonCloud MCP 服务

在 AI Agent 中租用 GPU；如果你提供 GPU，也可以通过它运行自己的节点。 这是一个用于 ParalonCloud Rental API 和 Provider API 的 MCP 服务：它可以让 Claude Code、Claude Desktop、Cursor 或任何 MCP 客户端通过自然语言执行以下操作：

• 租用：浏览 GPU、启动租用、获取连接 URL，并停止租用；
• 提供：列出你的节点及其实时 GPU 负载和温度，添加节点并获取安装命令，将节点下架或重新上架，设置价格，收回按需节点，并查看收入。

一个密钥搞定一切：同一个 prlc_ 密钥也可用于 ParalonCloud 的 OpenAI 兼容推理 API。构建一个既能调用模型，又能租用 GPU 来运行繁重任务的 Agent。

此软件包以前名为 @paraloncloud/mcp-rentals。该软件包已弃用：请将配置切换为 @paraloncloud/mcp。

工具

租用（密钥需要 rental 范围）

工具	功能	费用
list_gpus	列出可租用的 GPU，包含价格、显存、计算能力和国家/地区	免费
get_balance	查看你的余额	免费
create_rental	启动 Jupyter 租用（异步 → 轮询）	消耗额度
get_rental	查看状态，以及运行后提供的连接 URL	免费
list_rentals	列出你的当前租用（使用 status: "all" 查看历史记录）	免费
destroy_rental	停止租用并停止计费	—

你的节点，适用于 GPU 提供者（密钥需要 nodes 范围）

工具	功能
list_my_nodes	列出你的节点：状态（可用、已租用、已暂停、离线等）、GPU、价格及允许的价格范围、当前租用，以及每个 GPU 的实时负载、温度、功耗和显存
get_my_node	查看单个节点，包含相同字段
add_node	添加节点；返回用于安装 Agent 的 docker 命令（该 Agent 会持有节点令牌）
get_node_install_command	再次获取现有节点的安装命令
set_node_available	将节点下架或重新上架；正在运行的租用会持续至结束
set_node_price	设置节点的每小时美元价格，或设为 null 以使用默认价格
update_node	一次调用即可更改名称、按需属性、可用状态和价格
reclaim_spot_node	收回按需节点供自己使用；该节点上的按需租用将在 2 分钟后停止
get_node_access	查看谁可以租用节点：所有人，或仅限列出的人、域名和组织
set_node_access	将节点设为仅供指定租用者使用（电子邮件、域名、组织），或向所有人开放（[]）
get_earnings	按日查看收入（按节点统计租用收入，按账户统计推理收入）和可提现余额

通过 API 或此服务无法进行付款。删除节点需在网站上操作。

设置

1. 获取具有正确范围的密钥

1. 在 Console 中创建 API 密钥。
2. 要租用，请为该密钥启用 GPU rentals（租用默认关闭），并可选择设置 Max rentals running at once，作为安全上限。
3. 要管理自己的节点，请启用 My nodes。一个密钥可以同时具备这两项权限。

请为 Agent 使用专用密钥，不要使用生产密钥。

2. 将其添加到 MCP 客户端

客户端会通过 PARALON_API_KEY 环境变量传递密钥——你无需编辑服务。

Claude Desktop — claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "paraloncloud": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@paraloncloud/mcp"],
      "env": {
        "PARALON_API_KEY": "prlc_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Code — 一条命令：

claude mcp add paraloncloud \
  --env PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here \
  -- npx -y @paraloncloud/mcp

Cursor — .cursor/mcp.json（格式与上方 Claude Desktop 的配置相同）。

可选环境变量：PARALON_BASE_URL（默认为 https://paraloncloud.com/api/v1）。

3. 试用

“列出我可以租用的最便宜的 GPU，然后租用一台显存至少为 24GB 的 GPU，启动一个为期 2 小时的 Jupyter 租赁。”

Agent 会调用 list_gpus，选择一个节点，然后调用 create_rental 并设置 hours: 2。接着，它会轮询 get_rental 以获取 Jupyter URL。说“停止它”，它就会调用 destroy_rental。

作为提供者：

“我的节点运行状况如何？有没有 GPU 过热？”

“今天下午先将 rig-2 下架，并将 rig-1 的价格设为每小时 $0.60。”

“我本周赚了多少？收入来自哪个节点？”

安全

• create_rental 和 destroy_rental 会影响你的账单，因此 MCP 客户端会要求你批准（Claude Code/Desktop 默认会确认工具调用）。请保持此设置开启。
• create_rental 会自动生成幂等键，因此重试调用不会启动第二台 GPU。
• 设置 hours，这样即使 Agent 忘记停止，租赁也会自动结束。
• 密钥的 max_active_rentals 限制（在 Console 中设置）会限制并发数。
• 会进行更改的节点工具（add_node、set_node_available、set_node_price、update_node、reclaim_spot_node、set_node_access）会要求 Agent 先向你确认；reclaim_spot_node 会在两分钟后停止租户的竞价租赁。
• add_node 和 get_node_install_command 会返回包含节点秘密令牌的命令：请妥善保密。
• 为 Agent 提供仅包含其所需权限范围的密钥。

测试

npm install
PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here node smoke-test.mjs

它会调用只读工具，并且只会在不存在的节点上调用节点工具，因此不会更改任何内容。

本地运行（开发）

PARALON_API_KEY=prlc_your_key_here node server.js

链接

• 租赁 API 文档：https://paraloncloud.com/docs/rental-api
• 提供者 API 文档：https://paraloncloud.com/docs/provider-api
• Console（创建密钥）：https://paraloncloud.com/console
• 推理 API：https://paraloncloud.com/docs/inference-api

MIT