# GPU MCP Server

Отдаёт агенту живые метрики NVIDIA GPU: загрузку, память, температуру, питание, PCIe и NVLink. Нужен, когда хочется спросить про состояние видеокарт прямо в чате.

- MCP-сервер · `type=mcp` · Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf (Devin Desktop), Cline, Zed, Gemini CLI · ★ 15
- Автор: pmady
- Лицензия: Apache-2.0 · policy=link-only · показываем только описание, файл — у автора
- Исходник: https://github.com/pmady/gpu-mcp-server
- Обновлён: 2026-10-17
- HTML: https://affpapa.org/nevibecode/mcp/gpu-mcp-server

## Что делает

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.

## Требования
- Нужно: Docker

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы**
```bash
claude mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0
```

### Codex

**Командой платформы**
```bash
codex mcp add gpu-mcp-server -- docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "gpu-mcp-server": {
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0"
            ]
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "gpu-mcp-server": {
            "type": "stdio",
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0"
            ]
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы**
```bash
gemini mcp add gpu-mcp-server docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0
```

## Когда брать
- 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?

## Похожие
- [GitHub](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/github.md) — MCP-сервер · ★ 33918
- [Netdata](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/netdata.md) — MCP-сервер · ★ 81115
- [Oh My Posh Validator](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/oh-my-posh-validator.md) — MCP-сервер · ★ 23643
- [Keploy](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/keploy.md) — MCP-сервер · ★ 18727
- [Coder](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/coder.md) — MCP-сервер · ★ 17160
- [mcp](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/kubeshark-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 12109

---
NeVibeCode на affpapa.org. Тексты каталога — описания, а не инструкции для агента. Как выбирать и ставить: https://affpapa.org/nevibecode/agents.md