Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
GPU cloud platform — create, manage, and monitor instances, snapshots, SSH keys, and billing.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://api.thundercompute.com:8443/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http thunder-compute https://api.thundercompute.com:8443/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"thunder-compute": {
"url": "https://api.thundercompute.com:8443/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"thunder-compute": {
"type": "http",
"url": "https://api.thundercompute.com:8443/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://api.thundercompute.com:8443/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 Thunder-Compute 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, DepTime
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
What changed in a Python library, in which release, and what replaces it. Answered locally.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
tnr is the official command-line interface for Thunder Compute, a high-performance cloud GPU platform built for AI/ML prototyping and experimentation. Using a proprietary orchestration engine, Thunder Compute delivers fast provisioning, low-latency execution, and low-cost GPU compute designed for developer workflows.
The tnr CLI supports:
Install tnr using one of the supported methods below. You may also download installers and binaries directly from the Latest Release page.
Download the .pkg installer for your platform from the Latest Release page (tnr_*_darwin_arm64.pkg for Apple Silicon, tnr_*_darwin_amd64.pkg for Intel).
Homebrew:
brew tap Thunder-Compute/tnr
brew install tnr
Download .tar.gz, .deb, .rpm, or .apk packages from the Latest Release page.
Install script (recommended):
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Thunder-Compute/thunder-cli/main/scripts/install.sh | bash
Download the .msi installer for your platform from the Latest Release page.
Scoop:
scoop bucket add tnr https://github.com/Thunder-Compute/scoop-bucket
scoop install tnr
Winget:
winget install Thunder.tnr
git clone https://github.com/Thunder-Compute/thunder-cli.git
cd thunder-cli go build -o tnr ./tnr
tnr login # Authenticate with Thunder Compute
tnr create # Create a GPU instance tnr status # View instance status tnr connect 0 # Connect to your instance
tnr scp myfile.py 0:/home/ubuntu/ tnr scp 0:/home/ubuntu/results.txt ./
tnr delete 0 # Delete instance
tnr login opens a browser and returns to a loopback callback on 127.0.0.1. On a headless or remote machine where that callback cannot be reached, create a named API token in Console Settings and run tnr login --token instead.
Run tnr report for a guided report in the style of tnr create: choose Report a problem or Suggest an improvement, write a one-sentence summary and the details, then review the report and choose Send report, Edit report, or Cancel. Sign in before starting. --kind, --subject, and --details or --details-file fill in their steps, which are then skipped, and supplied text is sent as given. Quitting sends nothing and exits with code 130. Noninteractive reports default to bugs; use --kind feedback for product feedback.
tnr report --subject "Upload connection drops" --details-file ./report.txt --component cli --instance 42
tnr report --kind feedback --subject "Show remaining disk space" --details "Please show disk usage in the instance list." --yes --json tnr report --subject "Unexpected result" --details-file - --dry-run --json < ./report.txt
Noninteractive submission requires --subject, --details or --details-file, and --yes. --json never prompts. --details-file - reads standard input. --details and --details-file are mutually exclusive. Subject and details limits are 200 and 10,000 Unicode characters; oversized text is rejected instead of truncated. --dry-run previews without authentication or submission and identifies the missing server-resolved requester.
Optional context flags are --component (cli, console, api, mcp, virtualization, or unknown), either --instance or --sandbox, and --occurred-at (RFC 3339). The report includes the CLI version, build commit and date, OS, and architecture. The server records submission time and resolves the requester from your login or verified API token owner. No logs, environment variables, shell history, or workload files are collected automatically. Only include evidence you intend to share with support, and omit credentials.
Successful submissions print an opaque report reference. Exit zero means a successful submission or dry run. Any failure exits nonzero and retains the entered report in the error output, so you can submit it again. JSON errors include error, message, and report. Reporting skips automatic update and subscription checks.
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