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PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · en palabras sencillas

Computeledger

de RudrenduPaulversión 0.1.3i★ 0iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.RudrenduPaul/computeledger

Cómo instalar

What it does

Signs, hash-chains, and verifies compute usage receipts via an MCP server, no issuer trust required.

  • Connects Se ejecuta en tu computadora
  • Account or key No key needed
  • Category Otros

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Pasó 3/3 revisiones · Funciona en tu computadora · ✓ Comandos revisados el 13 nov 2026

Primero: ¿qué IA usas?

Elige tu app y los pasos aparecen abajo.

Funciona con Claude, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Abre el archivo de configuración de la app de Claude de escritorio

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Pega esta configuración y guarda el archivo

    {
      "mcpServers": {
        "computeledger": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "computeledger-cli",
            "computeledger",
            "mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Cierra Claude y vuelve a abrirlo

  5. Pruébalo

    Usa Computeledger y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude dice que está usando Computeledger o muestra una herramienta de Computeledger en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

ChatGPT todavía no puede conectar Computeledger

Computeledger se instala en tu computadora, pero ChatGPT solo conecta servidores que funcionan en la web

Lo que puedes hacer en su lugar

A · Usa una app que pueda conectar Computeledger

  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez) · Solo en la app de Claude para computadora (Windows o Mac), no en la web ni en el móvil
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)
  • Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

B · Otros en Otros que funcionan con ChatGPT

Elegidos entre los más usados de la misma categoría, solo los que se conectan con una dirección y sin clave

Funciona con Claude Code, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Abre la Terminal

    Mac: pulsa Command+Espacio y escribe Terminal · Windows: abre PowerShell

  3. Pega este comando y pulsa Enter

    claude mcp add --scope user computeledger -- uvx computeledger-cli computeledger mcp
  4. Escribe /mcp en Claude Code

    Deberías ver Computeledger en la lista como conectado

  5. Pruébalo

    Usa Computeledger y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Claude Code dice que está usando Computeledger o muestra una herramienta de Computeledger en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Anthropic el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con Cursor, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Pulsa este botón para abrir Cursor

    Abrir en Cursor

    Cursor te pedirá confirmar; pulsa Install

  3. Abre el chat de IA de Cursor en modo Agent

  4. Pruébalo

    Usa Computeledger y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Cursor dice que está usando Computeledger o muestra una herramienta de Computeledger en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de Cursor el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Funciona con VS Code, pero hay que preparar algo antes

Instala Python (uv) en tu computadora primero (una sola vez)

  1. Instala Python (uv)

    Una sola vez; sirve para todos los servidores que necesitan Python (uv)

    Abrir la página de descarga de Python (uv) ↗

  2. Pulsa este botón para abrir VS Code

    Abrir en VS Code

    VS Code te pedirá confirmar; pulsa Install

  3. Abre el chat de IA de VS Code en modo Agent

  4. Pruébalo

    Usa Computeledger y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si VS Code dice que está usando Computeledger o muestra una herramienta de Computeledger en la respuesta, ya está conectado

Nombres de menú comprobados con la ayuda de VS Code el 11 nov 2026 · tu pantalla puede variar un poco según la versión

Otras apps que usan MCP, como Windsurf, Zed o Gemini CLI, añaden servidores de forma distinta. Míralo en la lista de apps

Ver todas las apps que usan MCP →

La configuración JSON está en “Para desarrolladores”, abajo

¿Te atascaste? Pregunta a quien usa Computeledger💬 Conversación →
Para desarrolladores: comandos de Terminal y configuración JSON

Instalado en tu computadora

Claude Code

claude mcp add --scope user computeledger -- uvx computeledger-cli computeledger mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "computeledger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "computeledger-cli",
        "computeledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "computeledger": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "computeledger-cli",
        "computeledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "computeledger": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "computeledger-cli",
        "computeledger",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

De un vistazo

Descargas por semanai
21/sem
Licenciai
Apache-2.0
Conexión
Se ejecuta en tu computadora
Última versióni
0.1.3
Categoríai
Otros
Publicado en el registroi
11 ago 2026
Último cambio de códigoi
5 nov 2026
Creador
RudrenduPaul
Paquetes
pypi: computeledger-cli
Estado en el registro
Activo

Qué apps pueden usarlo

Según cómo se conecta este servidor y la documentación de cada app, comprobado el 10 nov 2026.

Se ejecutan en tu computadora en

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Todas las apps, con ventajas y desventajas →

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 13 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub RudrenduPaul, dueña del repo

  • ✓ Superada

    Sigue en mantenimiento

    Último cambio de código: hace 8 días

  • ✓ Superada

    Tiene licencia

    Usa Apache-2.0

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Conversación

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Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 19650 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 18% de los otros 19650 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 19650 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Computeledger?

Superó 3 de 3 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez hace 8 días, y la última versión (0.1.3) llegó al registro hace 3 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: World Monitor, Claude Flow, Windmill

Otros de la misma categoría

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

de koala73Muy usado★ 90,6 milActualizado hoy

Se ejecuta en la nube✓ del servicio · worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

de ruvnetMuy usado↓ 13,5 mil/sem★ 81,6 milActualizado hace 14 meses

Se ejecuta en tu computadora

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

de windmill-labsMuy usado★ 18,6 milActualizado ayer

Se ejecuta en la nube

README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

ComputeLedger

Install • Quickstart • Features • CLI reference • Comparison • FAQ

Sign, hash-chain, and independently verify compute usage, portable across any provider.

ComputeLedger records a compute job's usage (GPU-hours, hardware, duration, workload type) as a cryptographically signed receipt and appends it to a tamper-evident local ledger. Anyone can verify a receipt's authenticity and the ledger's integrity without trusting the issuer, and without buying into any single cloud, chain, or vendor's stack.

Install

npm install -g computeledger-cli
pip install computeledger-cli

Both packages install the same computeledger command. Receipts are interoperable either way: a receipt signed by the npm binary verifies correctly with the PyPI binary, and vice versa.

Quickstart

$ computeledger keys generate --local

Generated Ed25519 keypair. Public key: COxK/lkoWxWB42QKXjvcHnmBPozH4Oo2JHoOKDjsoU8= Private key: ./.computeledger/keys/ed25519.pem (mode 600)

$ computeledger record --local --provider aws --hardware nvidia-h100 \ --duration-seconds 3600 --gpu-hours 1 --workload-type training Recorded usage receipt 39952199-0897-48b8-92c5-e351f773c83d.

$ computeledger ledger verify --local Ledger valid: 1 entries, unbroken hash chain.

Or wrap a real job directly, no manual record call needed:

computeledger run --local --provider on-prem --hardware nvidia-a100 -- python train.py

run executes the wrapped command as a real subprocess (never through a shell), measures wall-clock duration, samples GPU utilization via nvidia-smi when one is present, and signs + appends the resulting receipt automatically. On a machine with no NVIDIA GPU, it still produces a duration-only receipt.

Give the receipt to anyone, on any machine, with no ComputeLedger account and no network call:

computeledger verify receipt.json

Why this exists

Multi-cloud and multi-provider GPU usage has no portable, verifiable record. A cost dashboard tells you what a provider says you used; it does not let a third party independently confirm that record wasn't altered after the fact, and it only works with the providers it integrates with. ComputeLedger is a lightweight, provider-agnostic attestation format: any process that can run a CLI command or call an MCP tool can produce a receipt, and any process, in any language, can verify one.

This is deliberately narrow. It does not compete with GPU marketplaces, cost dashboards, or confidential-computing platforms, all of which do real, different jobs. See the comparison below for exactly where the line is.

Features

  • Ed25519 signatures via Node's and Python's built-in/standard crypto libraries. No bespoke cryptography, no external crypto dependency on the TypeScript side.
  • Hash-chained ledger. Every receipt embeds the previous receipt's hash. Deleting, reordering, or editing a historical entry breaks the chain in a way ledger verify detects, even if the tampered entry's own signature still looks locally valid.
  • Cross-language interoperability by construction. A receipt signed by the npm package's computeledger binary verifies correctly against the PyPI package's computeledger binary. Both implementations serialize the receipt payload through the same deterministic canonical-JSON algorithm before hashing.
  • Provider-agnostic. No account, no API key, no dependency on any specific cloud or chain. Works identically on a laptop, an on-prem cluster, or any cloud VM.
  • Agent-native. Every subcommand supports --json for structured output, and computeledger mcp starts a Model Context Protocol server exposing record_usage, verify_receipt, list_ledger, and verify_ledger as callable tools.
  • No shell-injection surface. computeledger run -- executes the wrapped command via an argument array, never a shell string, so metacharacters in the wrapped command are inert.

CLI reference

computeledger keys generate [--local]

computeledger keys show [--local] [--json] computeledger run [--local] [--provider ] [--hardware ] [--workload-type training|inference|unknown] [--no-record-command] [--json] -- computeledger record --provider --hardware --duration-seconds [--gpu-hours ] [--flops ] [--workload-type ] [--local] [--json] computeledger verify [--json] computeledger ledger list [--local] [--json] computeledger ledger show [--local] [--json] computeledger ledger verify [--local] [--json] computeledger export --format json|csv [--out ] [--local] computeledger mcp

FlagMeaning
--localUse ./.computeledger in the current directory instead of ~/.computeledger
--jsonStructured JSON on stdout instead of human-readable text
--no-record-commandOmit the wrapped command string from the receipt (run only)

MCP Server

ComputeLedger ships a Model Context Protocol server so an AI agent (Claude, Cursor, or any MCP-compatible client) can record and verify compute usage receipts directly, without a human invoking the CLI by hand. The Python package exposes the server as a subcommand rather than a separate console script, so computeledger mcp is the real invocation, not computeledger-mcp.

pip install computeledger-cli

Add it to your MCP client's config (for Claude Desktop, claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "computeledger": { "command": "uvx", "args": ["--from", "computeledger-cli", "computeledger", "mcp"] } } }

The server exposes four tools, matching the CLI one-for-one:

  • record_usage(provider, hardware, durationSeconds, gpuHours?, estimatedFlops?, workloadType?, local?): signs a usage entry with the local Ed25519 key, appends it to the hash-chained ledger, and returns the signed receipt.
  • verify_receipt(receipt): independently verifies a receipt's signature and hash integrity.
  • list_ledger(local?): lists every receipt recorded in the local ledger.
  • verify_ledger(local?): verifies every entry's signature plus the unbroken hash chain across the whole ledger.

Example call:

record_usage(provider="lambda-labs", hardware="nvidia-h100", durationSeconds=3600, gpuHours=1, workloadType="training")

Transport is stdio, so there is nothing to host: the MCP client spawns the server as a local subprocess. Source: python/src/computeledger/mcp/server.py.

The npm package exposes the same four tools through the native TypeScript server (src/mcp/server.ts), invoked the same way with npx computeledger-cli mcp. Both implementations are cross-verified interoperable, and every tool returns the same structured JSON shape the CLI's --json mode produces.

Library API

import { createReceipt, verifyReceipt, Ledger, verifyChain, loadKeyPair, resolvePaths } from "computeledger-cli";
from computeledger import create_receipt, verify_receipt, Ledger, verify_chain, load_key_pair

Comparison

ComputeLedger occupies a narrow, specific gap: a portable, cryptographically verifiable usage receipt that doesn't require adopting any single provider's chain or platform. It is not trying to replace the tools below, each of which does a real, different job.

ComputeLedgerSkyPilotOpenCostAICert
What it isSigned, portable usage receiptsMulti-cloud job orchestration + costKubernetes/cloud cost monitoringTraining-provenance attestation
Cryptographic verificationYes (Ed25519, offline)NoNoYes (TPM-based)
Provider lock-inNoneOrchestrates specific cloudsKubernetes/cloud-nativeNone
Tamper-evident historyYes (hash-chained ledger)NoNoNo (single artifact, no chain)
GitHub starsNew10,4416,659 (CNCF)20
Project activityActiveActiveActiveNo commits since June 2024
Agent-native (MCP/--json)YesPartial (API/SDK)NoNo

SkyPilot and OpenCost solve real, adjacent problems (running jobs across clouds, and visualizing what they cost) at far larger scale and maturity than this project. Neither produces a signed, independently verifiable usage record. AICert attempted training-compute provenance as a standalone OSS tool using TPM-bound attestation and has had no commits since June 2024; ComputeLedger's scope is deliberately narrower (a usage receipt, not a full training-provenance framework) and ships both an npm and a PyPI package from day one specifically so the receipt format isn't locked to one language's ecosystem.

What is ComputeLedger, and why does it exist

ComputeLedger is an open-source CLI, library, and MCP server for producing and verifying cryptographically signed records of compute usage. It exists because compute usage claims (GPU-hours consumed, hardware used, workload duration) currently have no portable, offline-verifiable proof format: a billing dashboard is only as trustworthy as the provider issuing it, and it only covers that one provider. ComputeLedger's receipts are self-contained, signed JSON objects that any party, on any machine, in either of two independently maintained language implementations, can verify without a network call or a trusted third party.

FAQ

Does ComputeLedger require an account or API key? No. Everything runs locally. Keys are generated and stored on your own machine (~/.computeledger or ./.computeledger with --local).

Can a receipt be forged? Not without the private key used to sign it. verify recomputes the payload hash and checks the Ed25519 signature against the embedded public key; the public key itself is part of the signed payload, so substituting a different key changes the hash and invalidates the receipt.

What happens if there's no GPU? computeledger run degrades gracefully: it records wall-clock duration and whatever --hardware/--provider you specify, and simply omit

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo