gpu-mcp-server
活跃·★ 14·Apache-2.0·更新于 2026-07-18
gpu-mcp-server是一个兼容MCP的服务器，它将实时的NVIDIA GPU指标作为工具暴露给AI代理。它允许Claude、Goose和Cursor等代理查询GPU利用率、内存、温度和功耗数据，而无需外部监控系统。
gpu-mcp-server 当前归类于 LLM Infra，更适合那些希望围绕具体工作流而不是单一功能点来选型的团队。从当前资料来看，它尤其强调 将实时的NVIDIA GPU指标作为AI代理工具暴露。、为AI代理提供实时的NVIDIA GPU状态和性能数据。 这类能力。如果你关心许可证与可二次使用性，当前页面记录的许可证是 Apache-2.0。同时它也具备一定社区热度，当前 GitHub Stars 为 14。
#GPU指标#NVIDIA NVML#MCP协议#AI代理工具#Go语言#实时监控#容器化
01
功能特性
01将实时的NVIDIA GPU指标作为AI代理工具暴露。
02提供详细的GPU指标，包括利用率、内存、温度和功耗。
03支持多实例GPU (MIG) 配置。
04提供PID级别的GPU进程归因。
05直接与NVML集成，无需Prometheus或dcgm-exporter等外部监控系统。
02
为什么选择它
+将实时的NVIDIA GPU指标作为AI代理工具暴露。
+为AI代理提供实时的NVIDIA GPU状态和性能数据。
+覆盖 5 个兼容环境或平台，更适合需要跨端部署的团队。
+提供公开仓库并标注 Apache-2.0 许可证，便于评估可维护性与采用成本。
03
权衡点
!同分类下还有 8 个相关工具可比较，最终选择更适合在同类对比后决定。
04
兼容性
Go
语言
已通过文档验证
NVIDIA GPUs
硬件
已通过文档验证
Linux
操作系统
已通过文档验证
Docker
容器
已通过文档验证
Model Context Protocol (MCP)
协议
已通过文档验证
05
快速开始
1
$ git clone https://github.com/pmady/gpu-mcp-server.git
2
$ cd gpu-mcp-server
3
$ make build
06
使用场景
↳为AI代理提供实时的NVIDIA GPU状态和性能数据。
↳使AI模型能够根据GPU资源可用性做出明智的决策。
↳将GPU监控功能直接集成到AI开发环境（例如Cursor IDE）中。
↳通过提供即时指标，促进AI工作负载的动态GPU资源管理。
07
同类对比
≈gpu-mcp-server 属于 LLM Infra 分类，适合与 MetaGPT 等同类工具一起比较，而不是单独判断。
≈如果你的核心需求更接近“为AI代理提供实时的NVIDIA GPU状态和性能数据。”，那么这类场景会比泛用型工具对比更有参考价值。
≈gpu-mcp-server 采用 Apache-2.0 许可证，社区热度都应该与同类项目一起看。
08
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