Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Execute Python code on Google Colab GPU runtimes (T4/L4) from any MCP client
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
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。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"colab-exec": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add colab-exec -- uvx mcp-server-colab-execプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"colab-exec": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"colab-exec": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
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。
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。
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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント pdwi2020 で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
当てはまる基本チェック1項目のうち1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。
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。
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)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは9 か月前です。
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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Systemdox
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:★ 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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Your architecture in your agents' context: checks, specs, ADRs and docs over MCP, at write time.
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。
MCP server that allocates Google Colab GPU runtimes (T4/L4) and executes Python code on them. Lets any MCP-compatible AI assistant — Claude Code, Claude Desktop, Gemini CLI, Cline, and others — run GPU-accelerated code (CUDA, PyTorch, TensorFlow) without local GPU hardware.
~/.config/colab-exec/token.json for subsequent runs.pip install mcp-server-colab-exec
Or run directly with uvx:
uvx mcp-server-colab-exec
Add to your project's .mcp.json or ~/.claude/.mcp.json:
{
"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }
Or via the CLI:
claude mcp add colab-exec mcp-server-colab-exec
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }
gemini mcp add colab-exec -- mcp-server-colab-exec
colab_executeExecute inline Python code on a Colab GPU runtime.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
code | string | — | Python code to execute (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Returns JSON with per-cell output, errors, and stderr.
colab_execute_fileExecute a local .py file on a Colab GPU runtime.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
file_path | string | — | Path to a local .py file (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Security policy: file_path must be a .py file inside the current workspace (cwd).
colab_execute_notebookExecute code and collect all generated artifacts (images, CSVs, models, etc.).
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
code | string | — | Python code to execute (required) |
output_dir | string | — | Local directory for downloaded artifacts (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Artifacts are downloaded as a zip and extracted into output_dir. Zip members are validated before extraction to prevent path traversal and special-file writes.
Check GPU availability:
colab_execute(code="import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))")
Run nvidia-smi:
colab_execute(code="import subprocess; print(subprocess.run(['nvidia-smi'], capture_output=True, text=True).stdout)")
Train a model and download weights:
colab_execute_notebook(
code="import torch; model = torch.nn.Linear(10, 1); torch.save(model.state_dict(), '/tmp/model.pt')", output_dir="./outputs" )
On first use, the server opens a browser window for Google OAuth2 consent. The access token and refresh token are cached at ~/.config/colab-exec/token.json. Subsequent runs use the cached token and refresh it automatically.
The OAuth2 client credentials are the same ones used by the official Google Colab VS Code extension (google.colab@0.3.0). They are intentionally public.
"GPU quota exceeded" — Colab has usage limits. Wait and retry, or use a different Google account.
"Timed out creating kernel session" — The runtime took too long to start. Retry — Colab sometimes has delays during peak usage.
"Authentication failed" — Delete ~/.config/colab-exec/token.json and re-authenticate.
OAuth browser window doesn't open — Ensure you're running in an environment with a browser. For headless servers, authenticate on a machine with a browser first and copy the token file.
MIT