El Model Context Protocol es un estándar abierto que permite a los asistentes de IA usar herramientas externas. Claude, Cursor, VS Code y muchos otros clientes lo admiten.

No. Solo pagas los servidores que lanza el agente, a los mismos precios por minuto que en el panel.

¿Puedo usar la API REST en su lugar?

Sí, las herramientas MCP son una capa fina sobre la misma API REST y el mismo token.

Servidor MCP para agentes de IA: alquila GPU desde Claude, Cursor y VS Code

Dirección y token

Endpoint: https://vramfarm.com/mcp (Streamable HTTP). Autorización: Bearer gf_live_…, un token de API de los ajustes del panel. El token solo puede listar máquinas y lanzar, consultar y detener servidores: no puede cambiar tu contraseña, tus claves ni tus pagos.

Conecta tu cliente

Claude Code

claude mcp add --transport http vramfarm https://vramfarm.com/mcp \
  --header "Authorization: Bearer gf_live_YOUR_TOKEN"

Cursor (.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "vramfarm": {
      "url": "https://vramfarm.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer gf_live_YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

VS Code (.vscode/mcp.json)

{
  "servers": {
    "vramfarm": {
      "type": "http",
      "url": "https://vramfarm.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer gf_live_YOUR_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Claude Desktop y otros clientes stdio (con mcp-remote)

{
  "mcpServers": {
    "vramfarm": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "https://vramfarm.com/mcp",
        "--header",
        "Authorization: Bearer gf_live_YOUR_TOKEN"
      ]
    }
  }
}

Qué puede hacer el agente

`list_gpu_types`	Todos los modelos de GPU con VRAM, el precio por hora más bajo y cuántas máquinas hay libres
`list_offers`	Máquinas concretas de un modelo: país, CUDA, disco, red, precio
`launch_server`	Alquilar una máquina con una plantilla (PyTorch, ComfyUI, chat, vLLM, texto a voz) o tu imagen Docker. Requiere max_eur_per_hour, el presupuesto del agente
`get_server`	Estado, coste hasta ahora, comando SSH, enlaces de Jupyter y de la app
`list_servers`	Tus servidores activos y recientes
`stop_server`	Detener el cobro; opcionalmente guardar /workspace para el próximo lanzamiento
`get_account`	Saldo y cuánto dura

El gasto sigue bajo control

Cada lanzamiento lleva max_eur_per_hour: una máquina por encima del presupuesto del agente se rechaza antes de alquilar nada.
El saldo es prepago: un agente nunca puede gastar más de lo que has recargado.
Se cobra por minuto tras un mínimo de 15 minutos, y los servidores inactivos reciben un correo y se detienen solos.
Revoca el token en el panel cuando quieras: el agente pierde el acceso al momento.

Prueba a pedirle a tu agente

“Busca la GPU más barata con al menos 24 GB por menos de 0,50 € la hora e inicia PyTorch en ella.”
“Lanza una RTX 4090 con ComfyUI y Flux, dame el enlace y detenla dentro de una hora.”
“Ejecuta mi script de entrenamiento de GitHub en una A100, vigílalo por SSH y detén el servidor cuando termine.”

Servidor MCP: deja que tu agente de IA alquile la GPU