Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Rent GPUs at live prices and serve any Hugging Face model, with spend caps for AI agents.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
AuthorizationLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http arrakis https://arrakis.goodailabs.com/mcp --header 'Authorization: Bearer {token}'Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"arrakis": {
"url": "https://arrakis.goodailabs.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"arrakis": {
"type": "http",
"url": "https://arrakis.goodailabs.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Esta dirección necesita una clave en un header de la solicitud, y el menú para agregar conectores no puede ponerla. Usa Claude Code, Cursor o VS Code.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Authorization secreto HTTP headerEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Nombres y descripciones de las herramientas tal como los informó el servidor el 6 nov 2026. Los escribió el creador, no nosotros; los mostramos como texto sin formato.
search_gpusSearch GPU machines you can rent now at live prices: B300, B200, H200, RTX PRO 6000, RTX 5090, H100 and more. Free; changes nothing. Use it before rent_gpu and to answer what a GPU costs right now. Rows come best first: what the GPU can do (capability, H100 = 1.0), its price and
get_market_summaryLive market summary by GPU family: cheapest price per GPU-hour, GPUs available and machines. Free; needs no token; changes nothing.
get_partner_earningsFor partners (agents and people who bring customers to Arrakis): your partner codes with the link and a message to share, what each earns you (a share of what the customers you bring pay), the customers your codes brought (each with what they paid and earned you, and your link ta
join_partner_programJoin the Arrakis partner program and get your own partner code, link and a message to share. The account earns a share of what the customers it brings pay, as cash (paid through Stripe to the person or company you act for, once they set up payouts in the console) or Arrakis credi
get_balanceThe account balance (what it can pay now, what the running machines cost per hour, when the money runs out, whether rentals are paused and whether auto-recharge tops it up from a saved card) and this token's spend cap: the limit, what is committed, what is left, the longest renta
rent_gpuRent one machine found by search_gpus, for work you run yourself over SSH (training, fine-tuning, batch jobs). To serve a model, use plan_deploy then deploy_model instead: one call sets up the machine, the engine and an OpenAI-compatible endpoint. COSTS MONEY: price per GPU-hour
plan_deployWhat serving a Hugging Face model takes, before anything is rented: the GPU memory it needs and the machines it fits on right now, best value first, each with its hourly price and a rough speed. Free; rents and changes nothing. Call it first whenever the person wants a model runn
deploy_modelServe any model from Hugging Face on a machine of the person's, like a hosted inference API but on their own GPU: vLLM or SGLang for text models, vLLM-Omni or SGLang for image and video models (FLUX, Qwen-Image, Wan), vLLM-Omni for speech and music, llama.cpp for a GGUF file (own
list_imagesImages a machine can boot, for rent_gpu's template_id: the Arrakis images (PyTorch, CUDA toolkit, Ubuntu; SSH, login banner and tools built in) and the account's saved ones, with download size. Any other public image works through rent_gpu's image. Free; changes nothing.
list_instancesEvery machine on the account with its state, price per hour, SSH command, removal time and any notice from its host. Check it at the start of a session: a machine left running keeps billing until its removal time. Free; changes nothing.
get_instanceOne machine now: state (PENDING or PROVISIONING while it boots, which is free; RUNNING when ssh_command works; then TERMINATED or FAILED), price per hour, ssh_command, removed_by, any notice from its host (host_notice and host_notice_at, host_down_since) and, once it ended, ended
get_eventsEvents on your machines, newest first: machine.ready (with its SSH command), machine.ended (reason says why: evicted when its host took it back or stopped working, otherwise stopped, removal_time, out_of_funds, paused or failed) and machine.notice (its host will take it back or r
terminate_instanceStop a machine now and delete it with everything on its disk; billing stops (the hour already started is paid). Copy results off first, for example with scp or rsync over its ssh_command. Cannot be undone; terminating a machine that already ended changes nothing.
instance_ssh_keysList, add or take off the SSH keys that can log in to a running machine. With only instance_id: the keys on it (fingerprint, comment, the saved key's name). add_ssh_key_ids / add_public_keys: more keys can log in (a teammate's, a new laptop's), at once. remove_fingerprints: those
schedule_removalChange when a machine is removed automatically (ISO 8601, UTC). It bills until then, and removal deletes the machine and its disk. Use it to end a rental early when the job will finish sooner, or, with a token that has no spend cap, to extend a long run. A token with a spend cap
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El registro no indica ningún repo de código fuente, así que no podemos relacionar a quien lo publicó (goodailabs.com) con el código
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Respondió en 191 ms (HTTP 200)
No hace falta iniciar sesión
Leímos 15 descripciones de herramientas y no encontramos instrucciones ocultas para la IA
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 2 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.
Debes completar: Authorization
Se ejecuta en la nube del creador. Te conectas por internet sin instalar nada, pero lo que envías pasa por los servidores del creador.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.0) llegó al registro hace 7 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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No se encontró un README en el repo