Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Computeledger

von RudrenduPaulVersion 0.1.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.RudrenduPaul/computeledger

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add computeledger -- uvx computeledger-cli computeledger mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto RudrenduPaul bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32589 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 32589 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32589 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Computeledger sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Detailing Manager

von RadoslavMoshev

Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

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

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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