原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。评价和账户功能将在后续阶段推出。
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Gpu Bridge

作者:gpu-bridge版本 2.4.3i★ –i在你的电脑上运行
注册名称io.github.fjnunezp75/gpu-bridge

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

30 GPU-powered AI services as MCP tools. LLM, image, video, audio, embeddings & more.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

  • 连接方式: 在你的电脑上运行
  • 传输方式: stdio
  • 分类: 设计、图片与音频
  • 你需要填写:GPUBRIDGE_API_KEY

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人,也不要粘贴到聊天里。

你需要

  • npm已安装 Node.js(用于 npx 命令)

你用的是哪个应用?

在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config,把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "gpu-bridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gpu-bridge/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GPUBRIDGE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add gpu-bridge --env GPUBRIDGE_API_KEY=your-value -- npx -y @gpu-bridge/mcp-server

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "gpu-bridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gpu-bridge/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GPUBRIDGE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "gpu-bridge": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gpu-bridge/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "GPUBRIDGE_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行,而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。

需要你填写的值

  • GPUBRIDGE_API_KEY 机密 env
    GPU-Bridge API key (get one at https://gpubridge.io). Starts with gpub_. Optional if using x402 micropayments.

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月7日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(fjnunezp75)不是仓库所有者(gpu-bridge);可能是其他人代为上架的

  • … 尚未检查

    仍在维护

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • … 尚未检查

    有许可证

    我们还没有从 GitHub 读取这个仓库

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

与“设计、图片与音频”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 2189 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 2189 个服务器的 3% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 2189 个服务器的 34%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Gpu Bridge 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 0 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

你需要填写:GPUBRIDGE_API_KEY

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(2.4.3)于8个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

替代选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Figma Context MCP

作者:GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

在你的电脑上运行★ 16,165MIT5个月前更新
安装

Claude Real Video

作者:HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

在你的电脑上运行★ 2,284MIT2个月前更新
安装

Figma MCP Server

作者:figma

The Figma MCP server brings Figma design context directly into your AI workflow.

在云端运行★ 2,15213个月前更新
安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

GPU-Bridge MCP Server

30 GPU-powered AI services as MCP tools — LLMs, image generation, audio, video, embeddings, reranking, PDF parsing, NSFW detection & more.

x402 native for autonomous AI agents: pay per request on-chain with USDC on Base L2. No API keys. No accounts.

What is GPU-Bridge?

GPU-Bridge is a unified GPU inference API with native x402 support — the open payment protocol that allows AI agents to autonomously pay for compute with USDC on Base L2. No API keys, no accounts, no human intervention required.

This MCP server exposes all 30 GPU-Bridge services as Model Context Protocol tools, giving Claude (and any MCP-compatible AI) direct access to GPU inference.


Install in Claude Desktop (2 minutes)

1. Get your API key (or use x402 for autonomous agents)

Visit gpubridge.io and grab a free API key, or use the x402 protocol for keyless agent payments.

2. Add to claude_desktop_config.json

macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "gpu-bridge": { "command": "npx", "args": ["-y", "@gpu-bridge/mcp-server"], "env": { "GPUBRIDGE_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }

3. Restart Claude Desktop

That's it. Claude now has access to 30 GPU-powered AI services.


MCP Tools

gpu_run

Run any GPU-Bridge service. The primary tool for executing AI tasks.

Parameters:

service (string) — Service key (e.g., "llm-4090", "flux-schnell", "whisper-l4") input (object) — Service-specific input parameters priority (string) — Optional: "fast" (lowest latency) or "cheap" (lowest cost)

gpu_catalog

Get the full catalog of available services with pricing and capabilities.

gpu_estimate

Estimate cost before running a service. No authentication required.

gpu_status

Check the status of a job and retrieve results.

gpu_balance

Check your current balance, daily spend, and volume discount tier.


30 Available Services

Language Models (LLMs)
Service IDDescriptionNotes
llm-4090General purpose LLMSub-second via Groq
llm-a100Maximum capability LLMLargest models
llm-l4Ultra-fast, low cost LLMBudget option
code-4090Code generationOptimized for code
llm-streamStreaming LLM responsesReal-time output
Image Generation
Service IDDescriptionNotes
flux-schnellFLUX.1 SchnellFast, 4-step generation
flux-devFLUX.1 DevHigh quality
sdxl-4090Stable Diffusion XLVersatile
sd35-l4Stable Diffusion 3.5Latest SD model
img2img-4090Image-to-imageStyle transfer, editing
Vision & Image Analysis
Service IDDescriptionNotes
llava-4090Visual Q&AImage understanding
ocr-l4Text extraction (OCR)Multi-language
rembg-l4Background removalInstant
caption-4090Image captioningAuto-describe images
nsfw-detectContent moderationNSFW classification
Speech-to-Text
Service IDDescriptionNotes
whisper-l4Fast transcriptionSub-second
whisper-a100High accuracy transcriptionLarge files
diarize-l4Speaker diarizationWho said what
Text-to-Speech
Service IDDescriptionNotes
tts-l4Voice cloning TTS40+ voices
tts-fastUltra-fast TTSLowest latency
bark-4090Expressive TTSEmotion, laughter
Audio Generation
Service IDDescriptionNotes
musicgen-l4Music generationText-to-music
audiogen-l4Sound effectsText-to-SFX
Embeddings & Search
Service IDDescriptionNotes
embed-l4Text embeddingsMultilingual
embed-codeCode embeddingsFor code search
rerankDocument rerankingJina, sub-second
Video
Service IDDescriptionNotes
animatediffText-to-videoAnimateDiff
video-enhanceVideo upscalingUp to 4K
Utilities
Service IDDescriptionNotes
pdf-parseDocument parsingPDF/DOCX to text

x402: For Autonomous AI Agents

GPU-Bridge supports the x402 payment protocol, enabling truly autonomous AI agents to pay for compute without human intervention.

Agent Request → GPU-Bridge returns HTTP 402 Payment Required

↓ Agent pays USDC on Base L2 (gas < $0.01, settles in 2s) ↓ Agent retries with payment proof → GPU-Bridge executes and returns result

Python Example with x402
from x402.client import PaymentClient

client = PaymentClient(private_key="0x...", chain="base")

response = client.request( "POST", "https://api.gpubridge.io/v1/run", json={ "service": "flux-schnell", "input": {"prompt": "A robot painting on a canvas", "steps": 4} } ) print(response.json())


Pricing

CategoryStarting From
LLMs$0.003/1K tokens
Image Generation$0.01/image
Speech-to-Text$0.005/minute
Text-to-Speech$0.005/1K chars
Embeddings$0.0001/1K tokens
Reranking$0.001/query
PDF Parsing$0.005/document

All prices in USD. x402 payments in USDC on Base L2.


Links


License

MIT © Healthtech Capital LLC

问 PopNx