GPU MCP Server — MCP-сервер для Claude Code, Codex, Cursor
Отдаёт агенту живые метрики NVIDIA GPU: загрузку, память, температуру, питание, PCIe и NVLink. Нужен, когда хочется спросить про состояние видеокарт прямо в чате.
claude mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0Что делает GPU MCP Server
Сервер написан на Go поверх официального MCP SDK и NVIDIA go-nvml, общается по stdio и запускается рядом с агентом локальным процессом. Промышленного конвейера метрик не требуется: NVML вызывается напрямую через cgo.
Внутри четыре инструмента. list_gpus перечисляет устройства с загрузкой и памятью, get_gpu_metrics отдаёт подробности по индексу или UUID, get_gpu_processes показывает, какие PID заняли карту, а gpu_summary считает средние и суммарные значения по всем устройствам. MIG-инстансы видны как отдельные устройства и получают общие метрики родительской карты — температуру, питание, PCIe.
Сборка требует Go 1.23+, CGO, заголовков NVML на Linux и драйверов NVIDIA на машине. Проще взять готовый образ из GHCR: docker run --rm -i --gpus all ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:latest. Для --gpus all на хосте нужен NVIDIA Container Toolkit. Флаг -i не убирайте — без него stdio-обмен не заработает.
Какие задачи решает
- узнать, какая карта сейчас нагружена, не открывая nvidia-smi
- найти PID, занявший память GPU
- посмотреть температуру и потребление питания по устройству
- свести среднюю загрузку и общую память по всем картам
- различить MIG-инстансы и их родительскую карту
Примеры запросов агенту
- Покажи все GPU на этой машине и их загрузку
- Дай подробные метрики для GPU с индексом 0
- Какие процессы сейчас занимают видеокарту?
Как установить GPU MCP Server
Командой платформы
claude mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0Командой платформы
codex mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0Файл настроек
{
"mcpServers": {
"gpu-mcp-server": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0"
]
}
}
}Файл настроек
{
"servers": {
"gpu-mcp-server": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0"
]
}
}
}Командой платформы
gemini mcp add gpu-mcp-server docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0По шагам, с командами для каждой платформы: Как подключить MCP-сервер: Claude Code, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI и другие
Вопросы о GPU MCP Server
Как установить GPU MCP Server в Claude Code?
Одной командой: claude mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0. Docker на машине уже должен работать.
Что делает GPU MCP Server?
Превращает метрики NVIDIA GPU в инструменты MCP: загрузка, память, температура, питание, PCIe и NVLink. Агент спрашивает их сам, когда вы задаёте вопрос про видеокарты.
Что нужно для работы сервера?
Драйверы NVIDIA на целевой машине и NVIDIA Container Toolkit для запуска контейнера с --gpus all. При сборке из исходников понадобятся Go 1.23+, CGO и заголовки NVML на Linux.
