GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
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.
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。
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。
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
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
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。
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'claude mcp add computegpu --env COMPUTEGPU_API_KEY=your-value -- npx -y computegpu运行前请先填写空着的值。
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"
}
}
}
}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。
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"computegpu": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.computegpu.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "your-value"
}
}
}
}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。
Authorization 机密 HTTP header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。
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。
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
注册名称已通过 GitHub 账户 jyswee 验证,该账户拥有此仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
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。
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。
你需要填写:COMPUTEGPU_API_KEY, Authorization
两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。
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。
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。
同一分类中有:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
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
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MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
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。
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"
npm i -g computegpu
Requires Node.js 18+.
# Create account
computegpu signup you@company.com my-project
computegpu types
computegpu deploy --gpu "RTX 4090" --models llama3.3
computegpu pods computegpu status POD_ID
computegpu stop POD_ID
| Command | Description |
|---|---|
signup | Create account + get API key |
login --key | Save existing API key |
logout | Clear saved key |
me | Show account info |
types | List 47 GPU models with pricing |
cheapest --vram | Find cheapest GPU for VRAM |
deploy --gpu "RTX 4090" | Deploy on-demand instance |
pods | List active instances |
status | Instance status + billing |
stop | Pause (billing stops) |
resume | Resume paused instance |
destroy | Permanent destroy |
balance | Wallet balance |
topup | Request top-up ($1 minimum) |
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
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
47 GPU models. Per-second billing. $1 minimum top-up.
Proprietary. Copyright (c) 2026 Tyga.Cloud Ltd. See LICENSE.