Il Model Context Protocol è uno standard aperto che permette agli assistenti IA di usare strumenti esterni. Claude, Cursor, VS Code e molti altri client lo supportano.

Costa qualcosa in più?

No. Paghi solo i server avviati dall’agente, agli stessi prezzi al minuto della dashboard.

Posso usare invece l’API REST?

Sì, gli strumenti MCP sono un sottile strato sopra la stessa API REST e lo stesso token.

Server MCP per agenti IA: noleggia GPU da Claude, Cursor e VS Code

Indirizzo e token

Endpoint: https://vramfarm.com/mcp (Streamable HTTP). Autorizzazione: Bearer gf_live_…, un token API dalle impostazioni della dashboard. Il token può solo elencare le macchine e avviare, controllare e fermare server: non può cambiare password, chiavi o pagamenti.

Collega il tuo client

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 e altri client stdio (tramite mcp-remote)

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

Cosa può fare l’agente

`list_gpu_types`	Tutti i modelli di GPU con VRAM, prezzo orario più basso e numero di macchine libere
`list_offers`	Macchine di un modello: paese, CUDA, disco, rete, prezzo
`launch_server`	Noleggiare una macchina con un template (PyTorch, ComfyUI, chat, vLLM, sintesi vocale) o la tua immagine Docker. Richiede max_eur_per_hour, il budget dell’agente
`get_server`	Stato, costo finora, comando SSH, link a Jupyter e all’app
`list_servers`	I tuoi server attivi e recenti
`stop_server`	Fermare l’addebito; a scelta salvare /workspace per il prossimo avvio
`get_account`	Credito e quanto dura

La spesa resta sotto controllo

Ogni avvio porta max_eur_per_hour: una macchina sopra il budget dell’agente viene rifiutata prima di noleggiare qualsiasi cosa.
Il credito è prepagato: un agente non può mai spendere più di quanto hai ricaricato.
Si paga al minuto dopo un minimo di 15 minuti; i server inattivi ricevono un’e-mail e si fermano da soli.
Revoca il token nella dashboard quando vuoi: l’agente perde subito l’accesso.

Prova a chiedere al tuo agente

“Trova la GPU più economica con almeno 24 GB sotto 0,50 € l’ora e avvia PyTorch.”
“Avvia una RTX 4090 con ComfyUI e Flux, dammi il link e fermala tra un’ora.”
“Esegui il mio script di addestramento da GitHub su una A100, controllalo via SSH e ferma il server quando finisce.”

Server MCP: lascia che il tuo agente IA noleggi la GPU