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

Computegpu

作者:jyswee版本 1.2.1i★ –i电脑或云端
注册名称io.github.jyswee/computegpu

安装

概览

作者提供的说明(英文原文)

Rent cloud GPUs from your agent: live catalogue, deploy, stop, destroy. Per-second billing.

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: 电脑或云端
  • 传输方式: stdio, Streamable HTTP, SSE
  • 分类: 开发者工具
  • 你需要填写:COMPUTEGPU_API_KEY, Authorization

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

安装之前

  • 基础检查:1 项中通过 1 项
  • 在作者的服务器上运行:你向它提出的内容会经过他们的服务器。
  • 需要你自己填写: COMPUTEGPU_API_KEY, Authorization

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

  • 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
  • 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 …”。

这个地址需要在请求的 header 中放入密钥,而添加连接器的菜单无法设置。请改用 Claude Code、Cursor 或 VS Code。

或者在你的电脑上运行

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

{
  "mcpServers": {
    "computegpu": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "computegpu"
      ],
      "env": {
        "COMPUTEGPU_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http computegpu https://mcp.computegpu.com/mcp --header 'Authorization: your-value'

或者在你的电脑上运行

claude mcp add computegpu --env COMPUTEGPU_API_KEY=your-value -- npx -y computegpu

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": {
    "computegpu": {
      "url": "https://mcp.computegpu.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

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": {
    "computegpu": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "computegpu"
      ],
      "env": {
        "COMPUTEGPU_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": {
    "computegpu": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.computegpu.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

或者在你的电脑上运行

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": {
    "computegpu": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "computegpu"
      ],
      "env": {
        "COMPUTEGPU_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。

这个地址需要在请求的 header 中放入密钥,而添加连接器的菜单无法设置。请改用 Claude Code、Cursor 或 VS Code。

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

  • COMPUTEGPU_API_KEY 机密 必填 env
    ComputeGpu API key (gpu_...). Get one with `npx computegpu signup you@example.com my-agent`; the owner verifies a card ($0, no charge) before the first deploy.
  • Authorization 机密 HTTP header
    Bearer gpu_... API key. Optional: without one the session starts in onboarding mode and computegpu_signup creates an account.

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

我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。

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6日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 jyswee 验证,该账户拥有此仓库

  • … 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

  • … 尚未检查

    端点有响应

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    使用 OAuth 登录

    尚未检查;我们会轮流检查各个端点

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表

与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 1383 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 1383 个服务器的 70% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 1383 个服务器的 100%

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

Computegpu 安全吗?

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 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:COMPUTEGPU_API_KEY, Authorization

它在我的电脑上运行还是在云端?

两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.2.1)于20天前进入注册中心。

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。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它?

同一分类中有:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

作者:github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

电脑或云端★ 34,245MIT3天前更新
安装

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

在你的电脑上运行★ 10,225MIT15天前更新
安装

Cloudflare MCP

作者:cloudflare

Cloudflare MCP servers

在云端运行★ 4,446Apache-2.014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。

computegpu

Rent cloud GPUs from your terminal. Deploy in 30 seconds.

npm i -g computegpu

computegpu signup you@company.com my-agent computegpu deploy --gpu "RTX 4090"

Install

npm i -g computegpu

Requires Node.js 18+.

Quick Start

# Create account

computegpu signup you@company.com my-project

Browse GPUs

computegpu types

Deploy

computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --models llama3.3

Check status

computegpu pods computegpu status POD_ID

Stop

computegpu stop POD_ID

Commands

CommandDescription
signup Create account + get API key
login --key Save existing API key
logoutClear saved key
meShow account info
typesList 47 GPU models with pricing
cheapest --vram Find cheapest GPU for VRAM
deploy --gpu "RTX 4090"Deploy on-demand instance
podsList active instances
status Instance status + billing
stop Pause (billing stops)
resume Resume paused instance
destroy Permanent destroy
balanceWallet balance
topup Request top-up ($1 minimum)

Deploy Options

computegpu deploy --gpu "RTX 4090"           # on-demand

computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --spot # 50% off (preemptible) computegpu deploy --gpu "H100" --count 4 # multi-GPU computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --models llama3.3,gemma4 # pre-load models computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --type docker # Docker + SSH computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --volume 100 # persistent storage

Config

API key is saved to ~/.computegpu/config.json (global) or ./.computegpu/config.json (local).

Priority: --key flag > COMPUTEGPU_API_KEY env > local config > global config.

computegpu login --key gpu_your_key          # save globally

computegpu login --key gpu_your_key --local # save per-project computegpu config # show active config

Pricing

47 GPU models. Per-second billing. $1 minimum top-up.

  • Consumer: RTX 3060 ($0.22/hr) to RTX 5090 ($1.24/hr)
  • Datacenter: A40 ($0.64/hr) to H200 ($10.76/hr)
  • Spot: 50% off (preemptible with 5-min warning)

Links

License

Proprietary. Copyright (c) 2026 Tyga.Cloud Ltd. See LICENSE.

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