# Liquid Compute GPU test

MCP-сервер запускает приёмочные тесты NVIDIA GPU-узлов и выдаёт отчёт по выбранному профилю. Он пригодится, чтобы проверить оборудование перед использованием.

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

## Что делает

Агент выбирает профиль для ваших узлов, помогает добавить SSH-доступ, а сервис проверяет соединение и запускает тест. В отчёт входят результаты диагностики NVIDIA и измерений вычислительной производительности, пропускной способности памяти и сети; показатели сверяются с порогами профиля. Доступны профили для A10, H100, H200, B200 и B300, а также для кластеров из двух или четырёх узлов по RDMA.

Для работы нужен аккаунт Liquid Compute и узлы с Ubuntu 22.04 или 24.04, драйвером NVIDIA 580 или новее и CUDA 13.0 или новее. Узлы должны принимать SSH с адресов сервиса, а пользователь — иметь root или passwordless sudo. На время теста все GPU должны простаивать: тест полностью нагружает их и может длиться 90 минут или дольше. Без свободных GPU запускать его нельзя.

Перед добавлением узлов и стартом теста агент запрашивает отдельные подтверждения; автоматическое одобрение этих действий отключите. После теста временные файлы удаляются, но SSH-доступ сохраняется, пока вы не уберёте строку из `authorized_keys`. Отчёт измеряет состояние оборудования во время проверки и не является сертификацией или гарантией.

## Требования
- Удалённый сервер: `https://api.liquidcompute.co/mcp`

## Установка

### Claude Code (родная платформа)

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
claude mcp add --transport http gcat https://api.liquidcompute.co/mcp
```

### Codex

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
codex mcp add liquid-compute-gpu-test --url https://api.liquidcompute.co/mcp
```

### Cursor

**Файл настроек**
Файл `.cursor/mcp.json`:
```json
{
    "mcpServers": {
        "liquid-compute-gpu-test": {
            "url": "https://api.liquidcompute.co/mcp"
        }
    }
}
```

### GitHub Copilot

**Файл настроек**
Файл `.vscode/mcp.json`:
```json
{
    "servers": {
        "liquid-compute-gpu-test": {
            "type": "http",
            "url": "https://api.liquidcompute.co/mcp"
        }
    }
}
```

### Gemini CLI

**Командой платформы: удалённый сервер**
```bash
gemini mcp add -t http liquid-compute-gpu-test https://api.liquidcompute.co/mcp
```

## Когда брать
- проверить NVIDIA GPU-узел по профилю оборудования
- сопоставить измерения узлов с порогами профиля
- проверить доступность узлов по SSH до нагрузки GPU
- получить отчёт о состоянии оборудования во время теста

## Примеры запросов агенту
- Проведи приёмочный тест моих NVIDIA GPU-узлов и выбери подходящий профиль.
- Проверь SSH-доступ к узлам, затем дождись моего подтверждения перед тестом.
- Покажи результаты теста и подготовь ссылку на отчёт.

## Похожие
- [Front-End Checklist](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/front-end-checklist.md) — MCP-сервер · ★ 74569
- [Keploy](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/keploy.md) — MCP-сервер · ★ 18779
- [SeleniumBase MCP](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/seleniumbase-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 13181
- [mobile-mcp](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/mobile-mcp.md) — MCP-сервер · ★ 10025
- [e2e](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/e2e.md) — MCP-сервер · ★ 11962
- [mockserver](https://affpapa.org/nevibecode/mcp/mockserver.md) — MCP-сервер · ★ 4999

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