Otros · Servidor MCP local

GPU MCP Server

NVIDIA GPU metrics as MCP tools - utilization, memory, temperature, power. Supports MIG.

Lo que indica el MCP Registry

La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.

Nombre en el registro
io.github.pmady/gpu-mcp-server
Versión
0.1.0
Estado
Activo
Categoría
otros
Transporte
stdio (proceso local)
Paquete
Imagen OCI (Docker)
Publicado
25 de junio de 2026
Actualizado
25 de junio de 2026
Editor
pmady (GitHub)
Espacio de nombres
Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/pmady) · cómo
Repositorio
github.com/pmady/gpu-mcp-server
Fuente
Entrada en la API del registro

Paquetes

RegistroPaqueteVersiónTransporteVariables de entorno
Imagen OCI (Docker)ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0-stdioSin declarar

Cómo conectar GPU MCP Server

GPU MCP Server se ejecuta en local a partir de una imagen de contenedor en un registro OCI como Docker Hub o GitHub Container Registry: ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Docker u otro entorno de ejecución de contenedores OCI; se inicia con docker run - el comando habitual es docker run -i --rm ghcr.io/pmady/gpu-mcp-server:v0.1.0.

En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):

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

Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar

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