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PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · en palabras sencillas

fleet

de sinolionversión 0.6.2i★ 0iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.sinolion/fleet

Cómo instalar

What it does

Every machine you have, for your agent: free GPUs, jobs, served models, software, over SSH.

  • Connects Se ejecuta en tu computadora
  • Account or key No key needed
  • Category Herramientas para desarrolladores

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

  5. Pruébalo

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

    ✓ Si Claude dice que está usando fleet o muestra una herramienta de fleet 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 fleet

fleet 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 fleet

  • 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 Herramientas para desarrolladores 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 fleet -- uvx agents-fleet mcp
  4. Escribe /mcp en Claude Code

    Deberías ver fleet en la lista como conectado

  5. Pruébalo

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

    ✓ Si Claude Code dice que está usando fleet o muestra una herramienta de fleet 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 fleet y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si Cursor dice que está usando fleet o muestra una herramienta de fleet 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 fleet y dime qué puedes hacer por mí; luego muéstrame una cosa

    ✓ Si VS Code dice que está usando fleet o muestra una herramienta de fleet 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 fleet💬 Conversación →
Para desarrolladores: comandos de Terminal y configuración JSON

Instalado en tu computadora

Claude Code

claude mcp add --scope user fleet -- uvx agents-fleet mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "fleet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-fleet",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "fleet": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-fleet",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "fleet": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agents-fleet",
        "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
90/sem
Conexión
Se ejecuta en tu computadora
Última versióni
0.6.2
Publicado en el registroi
30 oct 2026
Último cambio de códigoi
11 nov 2026
Creador
sinolion
Paquetes
pypi: agents-fleet
Sitio web
github.com
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 14 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

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

  • ✓ Superada

    Sigue en mantenimiento

    Último cambio de código: hace 3 días

  • ✓ Superada

    Tiene licencia

    Usa MIT

  • – 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 Herramientas para desarrolladoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5863 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 63% de los otros 5863 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5863 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 fleet?

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 3 días, y la última versión (0.6.2) llegó al registro hace 15 días.

¿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: REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

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

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

de morlutoMuy usado↓ 388,7 mil/sem★ 455,4 milActualizado anteayer

Se ejecuta en tu computadora

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

de githubMuy usado★ 34,4 milActualizado hace 11 días

Computadora o nube

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

de oraiosMuy usado↓ 35,2 mil/sem★ 31,3 milActualizado hace 6 meses

Se ejecuta en tu computadora

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.

fleet — let your coding agent use every machine you have

**Claude Code, Codex and Gemini see one machine: the one they run on.

fleet shows them all of yours — every GPU and what is running on it, the models being served, the software installed, and where your models and data live.**

No account, no cloud service, nothing installed on the machines you add, no keys handed out: fleet logs in exactly as you do, with the SSH you already use.

https://github.com/user-attachments/assets/d35e0200-c2a2-44aa-8f60-a3b6e4addfb7

The problem

Ask your agent to train a model and it starts on your laptop — while a 4090 sits idle across the room and a rented A100 bills you by the hour. It cannot use what it cannot see.

  • Your agent is stuck on one machine. It has no idea your other boxes exist.
  • Finding a free GPU is manual. SSH into five hosts, run nvidia-smi, compare in your head.
  • It cannot see what is running, or what is already there — whose job is on that card, which box already serves Llama 3, where the datasets live — so it downloads and installs things twice.

Get started: ask your agent

Paste this into Claude Code, Codex, Gemini CLI, or any agent that can run commands, on the machine you work from:

Install fleet from https://github.com/sinolion/fleet

Agents: the steps are in INSTALL.md.

That is the whole setup. fleet is installed once on this machine, and every supported agent you have here learns it — not only the one you asked. From here on you say what you want in plain words, with no commands to remember.

Then add your machines

Tell the agent how you reach a machine — the SSH command you already use is enough — or let it look in your ~/.ssh/config and on your tailnet for machines you can already reach:

You: add my GPU server, ssh ubuntu@10.0.0.7

Agent: Added as gpu-box: 2× RTX 4090, both idle, 46 GB free. It's ready to use.

Each one takes a sentence, whatever the machine is:

The machineWhat you tell the agent
a server you can already SSH into"add ssh ubuntu@10.0.0.7" — fleet logs in as you do, with your key
one you reach with a particular key file"add ssh -i ~/.ssh/my_key ubuntu@1.2.3.4" — or a Host from your ~/.ssh/config
a machine on your tailnet"find my machines" — it lists your ssh config hosts and tailnet machines, and adds the ones you pick
a new rental (vast.ai, RunPod, AutoDL)"add ssh -p 40001 root@1.2.3.4, it costs $1.89/hr" — with the key on your provider account
one that only takes a password"add it" — fleet offers ssh-copy-id, you type the password once into ssh, and your key goes on it
one that will not let you in"why can't you reach the NAS?" — fleet doctor names the one thing to fix

Nothing is installed on the machines you add: they only need SSH, on Linux, macOS or Windows. fleet probes each one for its GPUs, memory and disks, and keeps that current.

Then let the agent pick

You describe the work; the agent finds where it fits. It checks what each machine has *and* what is free on it right now, so it will not send a job to a busy card:

You: train train.py on whatever has a free 24 GB card

Agent: rtx4090 has 23.1 GB free and an idle GPU; a100-spot is free too but costs

$1.89/hr. Starting on rtx4090, logging to train.log.

You sayHow the agent finds it
"what's free right now?"every machine checked, the free ones listed
"find me a box with a 24 GB card"matched by what machines have — NVIDIA or AMD, VRAM, cores, RAM — not by name
"run the tests on the Linux box"the machine that runs Linux, results brought back
"what's costing me money?"idle paid rentals flagged, with their hourly price
"who is using the GPUs?"every job on every card — user, VRAM, how long, the command
"is Llama 3 already served somewhere?"every model server's models, and the URL or ssh tunnel to reach it
"which box has torch 2.5 and CUDA 12?"each machine's CUDA or ROCm, Python environments and package versions
"download the dataset where datasets go"the folder that machine says holds datasets, and the room left there

Keys and passwords never go into the conversation, and anything irreversible waits for your yes.

Only install fleet where you use it. The machines you add need nothing but SSH. Install fleet on another machine only if you also run agents there; it works the same everywhere, with nothing to join or sync. There, fleet ls --discover lists the machines in your ssh config and on your tailnet; the ones you added by hand are in one file you can share with your dotfiles.

An app that cannot run commands?

Desktop apps and editors get fleet in one click; it runs as an MCP server:

AppInstall
Claude Desktopopen fleet.mcpb from the latest release
Cursor
VS Code

Plus plugins for Claude Code, Codex, Copilot CLI and Gemini CLI, and OpenCode, Amp, Windsurf, Cline, Zed, Qwen Code, Goose, Kiro, Hermes — 35+ agents in all: [every agent →](docs/guides/agents.md)

Built to be safe

  • Nothing to install on your machines. fleet probes with one script over one SSH connection — Linux, macOS or Windows. A NAS or a fresh rental works as it is. The few files it does leave there are listed in What fleet changes.
  • No keys handed out, no access managed. fleet connects exactly as you do — your ssh config, your keys and agent, Tailscale SSH, your rental provider's key — and writes no keys anywhere. Who may reach what stays where you already decide it. When a machine refuses, fleet doctor tells you the fix; fleet never makes it.
  • No passwords. fleet never asks for one or stores one, and the agent never sees a credential. Secrets in a GPU job's command line are blanked before anyone sees them.
  • The agent asks, not guesses. It is told to ask which machine you mean, to leave irreversible commands to you, and not to start work on a GPU someone else is using.
  • Nothing phones home. Apart from installing and updating itself, fleet talks to your machines and nothing else: no account, no telemetry, no update check. Found a flaw? SECURITY.md says how to report it privately.

Prefer the command line?

Everything the agent does is a plain fleet command. To install fleet yourself, run this on the machine you work from (this is also what your agent runs when you ask it):

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/sinolion/fleet/main/install.sh | sh

Windows: powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://raw.githubusercontent.com/sinolion/fleet/main/install.ps1 | iex"

Then drive it yourself:

fleet ls                            # every machine, with what is free right now

fleet ls --tag cuda --tag vram-24g # by capability: NVIDIA, a card of 24 GB or more fleet ls --tag rocm # every AMD machine fleet top # live view, like htop for the whole fleet fleet show gpu-box # one machine in detail: jobs, software, models, folders fleet ps # every job on every GPU, and which GPUs are idle fleet models # every model being served, and how to reach it fleet edit gpu-box --path models=/data/models # where that machine keeps its models fleet ssh gpu-box -- nvidia-smi # run something there fleet add "ssh ubuntu@10.0.0.7" # add a machine fleet ls --discover # machines in your ssh config and on your tailnet fleet doctor nas # why a machine will not let you in, and the fix

Where a machine keeps its models, datasets and media is written on the machine itself, in machine.yaml (fleet edit NAME --path models=/data/models). Whoever looks at that machine reads the same answer, and the folder sizes and free space come with every probe.

Rentals from vast.ai, RunPod or AutoDL show their price (fleet edit a100 --cost 1.89), the fleet's burn rate, and an alert when a rental sits idle. On Tailscale, ZeroTier or WireGuard? fleet just needs an address it can route to.

How fleet compares

fleet is about the machines you already have. It complements tools that launch new ones.

ssh + nvidia-sminvitop / gpustatall-smi / gpuwhoSkyPilot / dstackfleet
All your machines in one view✗✗ one machine✓✓ the ones it manages✓
Built for coding agents (skill / MCP)✗✗✗partly✓
Nothing installed on target machines✓✗gpuwho ✓, all-smi ✗✗✓
Jobs, served models, software, data folders✗jobs, one machinejobs✗✓
NVIDIA, AMD and Apple GPUsNVIDIANVIDIAall-smi ✓✓✓
Launches new cloud VMs✗✗✗✓✗
History, alerts sent to you✗✗all-smi ✓partly✗ alerts when asked

When to use something else. To rent GPUs on demand at the lowest price, use SkyPilot or dstack: they launch and stop machines, and fleet does not. For weeks of metrics and paging on a large cluster, use DCGM with Prometheus and Grafana. For a live dashboard of many accelerator kinds (Gaudi, NPUs), use all-smi. fleet is for the machines you already have, and for letting your agent use them.

Why not just Tailscale, Ansible, or an `~/.ssh/config`? Use them with fleet, not instead of it

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