AutoDL MCP Server

管理 AutoDL GPU 云实例的 MCP Server，支持实例生命周期管理、SSH 远程操作、文件传输和 GPU 监控。

功能

实例管理

• autodl_list_instances — 列出所有弹性部署
• autodl_get_instance — 获取实例详情
• autodl_stop_instance — 停止实例（释放 GPU）
• autodl_start_instance — 启动实例（分配 GPU）
• autodl_delete_instance — 删除实例
• autodl_set_replicas — 设置副本数（0=停止，>0=启动）

容器管理

• autodl_list_containers — 列出部署下的容器
• autodl_stop_container — 停止特定容器
• autodl_get_container_events — 查看容器事件日志

GPU 库存与镜像

• autodl_get_gpu_stock — 查询区域 GPU 库存
• autodl_list_images — 列出私有镜像
• autodl_get_regions — 列出可用区域

SSH 远程操作

• autodl_ssh_connect — SSH 连接远程实例
• autodl_ssh_disconnect — 断开 SSH 连接
• autodl_run_command — 远程执行命令
• autodl_upload_file — 上传文件（SCP）
• autodl_download_file — 下载文件（SCP）
• autodl_check_gpu — 查看 GPU 状态（nvidia-smi）
• autodl_check_logs — 查看日志文件
• autodl_list_ssh_connections — 列出活跃 SSH 连接

安装

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/ygh11231/autodl-mcp-server.git
cd autodl-mcp-server

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 设置 API Token

从 AutoDL 控制台 → 设置 → 开发者 Token 获取。

export AUTODL_API_TOKEN="your_token_here"

4. 测试运行

python server.py

正常启动后不会有输出，MCP 协议通过 stdin/stdout 通信。

在 Hermes 中配置

编辑 ~/.hermes/config.yaml，添加：

mcp_servers:
  autodl:
    command: "/path/to/your/python"
    args: ["/path/to/autodl-mcp-server/server.py"]
    env:
      AUTODL_API_TOKEN: "your_token_here"

重启 Hermes 后，所有工具会自动注册为 mcp_autodl_*。

在 Claude Code 中配置

编辑 ~/.claude/.mcp.json：

{
  "mcpServers": {
    "autodl": {
      "type": "stdio",
      "command": "/path/to/venv/bin/python",
      "args": ["/path/to/autodl-mcp-server/server.py"],
      "env": {
        "AUTODL_API_TOKEN": "your_token_here"
      }
    }
  }
}

使用示例

> 列出我的所有实例
> 停止实例 xxxx-xxxx-xxxx
> 启动实例 xxxx-xxxx-xxxx，设置 2 个副本
> 查询西北企业区的 GPU 库存
> SSH 连接我的实例，查看 GPU 状态
> 把我的代码上传到远程实例

项目结构

autodl-mcp-server/
├── server.py          # MCP 服务器入口
├── autodl_api.py      # AutoDL REST API 客户端
├── ssh_manager.py     # SSH 连接管理器
├── requirements.txt   # Python 依赖
├── README.md          # 本文件
└── LICENSE            # MIT 许可证

许可证

MIT