fleet
What it does
Every machine you have, for your agent: free GPUs, jobs, served models, software, over SSH.
- Connects パソコンで動く
- Account or key No key needed
- Category 開発者ツール
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
パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く
SettingsDeveloperEdit Config
この設定を貼り付けて保存
{ "mcpServers": { "fleet": { "command": "uvx", "args": [ "agents-fleet", "mcp" ] } } }Claude を終了してもう一度開く
試してみる
fleet 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 fleet を使っていると言うか、回答に fleet 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 fleet につなげません
fleet 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 · fleet 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 · 開発者ツール 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
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
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)
ターミナルを開く
Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く
このコマンドを貼り付けて Enter
claude mcp add --scope user fleet -- uvx agents-fleet mcpClaude Code で /mcp と入力
fleet が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です
試してみる
fleet 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 fleet を使っていると言うか、回答に fleet 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)
Cursor の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
fleet 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 fleet を使っていると言うか、回答に fleet 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)
VS Code の AI チャットを Agent モードで開く
試してみる
fleet 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 fleet を使っていると言うか、回答に fleet 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
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 fleet -- uvx agents-fleet mcpClaude 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"
]
}
}
}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
- 90/週
- 接続方法
- パソコンで動く
- 最新バージョンi
- 0.6.2
- レジストリ公開日i
- 2026年10月30日
- コードの最終更新i
- 2026年11月11日
- 作者
- sinolion
- パッケージ
pypi: agents-fleet- ウェブサイト
- github.com
- 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
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 sinolion 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:3 日前
- ✓ 合格
ライセンスがある
MIT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。
ユーザーレビュー
まだレビューはありません
開発者ツールのほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの5880件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの5880件のうち62%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5880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
fleet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3 日前、最新バージョン(0.6.2)がレジストリに届いたのは15 日前です。
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:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent
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
GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
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。
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 machine | What 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.pyon whatever has a free 24 GB card
Agent:
rtx4090has 23.1 GB free and an idle GPU;a100-spotis free too but costs
$1.89/hr. Starting on
rtx4090, logging totrain.log.
| You say | How 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:
| App | Install |
|---|---|
| Claude Desktop | open 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 doctortells 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-smi | nvitop / gpustat | all-smi / gpuwho | SkyPilot / dstack | fleet | |
|---|---|---|---|---|---|
| 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 machine | jobs | ✗ | ✓ |
| NVIDIA, AMD and Apple GPUs | NVIDIA | NVIDIA | all-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