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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Computeledger

作者:RudrenduPaulバージョン 0.1.3i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.RudrenduPaul/computeledger

インストール方法

What it does

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

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月13日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "computeledger": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "computeledger-cli",
            "computeledger",
            "mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Computeledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Computeledger を使っていると言うか、回答に Computeledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Computeledger につなげません

Computeledger はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Computeledger につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · その他 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user computeledger -- uvx computeledger-cli computeledger mcp
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Computeledger が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    Computeledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Computeledger を使っていると言うか、回答に Computeledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Computeledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Computeledger を使っていると言うか、回答に Computeledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Computeledger を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Computeledger を使っていると言うか、回答に Computeledger のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Computeledger を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

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"
      ]
    }
  }
}

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
21/週
接続方法
パソコンで動く
最新バージョンi
0.1.3
カテゴリi
その他
レジストリ公開日i
2026年8月11日
コードの最終更新i
2026年11月13日
作者
RudrenduPaul
パッケージ
pypi: computeledger-cli
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

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

すべてのアプリと長所・短所 →

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月14日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント RudrenduPaul で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:昨日

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    Apache-2.0を使用

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

まだ投稿はありません。最初の質問や共有をどうぞ。

ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

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その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの19720件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの19720件のうち18%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの19720件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Computeledgerは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は昨日、最新バージョン(0.1.3)がレジストリに届いたのは3 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:World Monitor, Claude Flow, Windmill

同じカテゴリのほかの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.

作者:koala73広く使われている★ 9.1万昨日更新

クラウドで動く✓ 提供元 · worldmonitor.app

Claude Flow

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

作者:ruvnet広く使われている↓ 1.4万/週★ 8.2万14 か月前更新

パソコンで動く

Windmill

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

作者:windmill-labs広く使われている★ 1.9万一昨日更新

クラウドで動く

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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

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