An astronaut overseeing a futuristic data hub
Descargar PDFVersión en Markdown

Conecta Runpod a ChatGPT, Claude y Gemini

Configúralo una vez y funciona en ChatGPT, Claude, Cursor y en cualquier otro cliente que te guste. Todo se ejecuta con seguridad en segundo plano, para que tú te relajes y te centres en lo que de verdad importa. Controla tus cargas de trabajo de GPU desde el chat.

Pregunta a la IA sobre este Connector

Desarrollado, mantenido y alojado por Vinkius.

MCP VERIFICADO · LISTO PARA PRODUCCIÓN · GARANTÍA VINKIUS

Waiting for input…

Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Tu IA hace el trabajo. Nosotros lo cuidamos, seguro.

Ninguna otra herramienta de IA te da esto. Tu workflow se ejecuta en el cliente que ya amas, tu cuenta permanece protegida y tú decides lo que el agente puede y no puede hacer. Es la razón completa para dar el salto.

Cada Connector vive dentro de nuestra infraestructura, en el mismo lugar donde se ejecuta tu workflow. Las tres cosas de abajo ya forman parte de él, trabajando en silencio en segundo plano para que nunca tengas que pensar en ellas. Nada que añadir, nada que configurar, nada de qué preocuparte.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Cada Connector se ejecuta dentro de su propio entorno sellado.

Cada Connector se ejecuta en su propio runtime V8 aislado, sin acceso a tus archivos, a tu sistema ni a otros servidores. Un Connector nunca ve más allá de su propia petición.

Kill Switch02

Un interruptor detiene a todos los agentes. Al instante.

Una única acción desactiva todos los Connectors, revoca todos los tokens y cierra todas las sesiones a la vez. La Gobernanza de IA guarda el registro.

FinOps por usuario03

Límites de gasto que se pausan en vez de sorprenderte.

Cada usuario mantiene sus propias conexiones y credenciales, aisladas de las de los demás. Lo que supere tu límite de gasto se detiene y queda esperando tu aprobación en vez de cobrarse.

Tres controles, integrados en la capa por donde tu IA se conecta.

Set curado · 7 capacidades

Publicamos solo las acciones que importan.

Set de capacidades01 / 02

01-04

4 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de RunPod API.

  1. 01

    Detener pod

    Detiene un pod de GPU que se encuentra en ejecución.

  2. 02

    Crear pod

    Crea un nuevo pod de GPU especificando el nombre, el tipo de GPU y la imagen de Docker.

  3. 03

    Obtener detalles del pod

    Recupera la información detallada de un pod de GPU específico.

  4. 04

    Listar endpoints

    Muestra todos los endpoints serverless registrados.

Set de capacidades02 / 02

05-07

3 capacidades en este set.

Parte de 7 disponibles a través de RunPod API.

  1. 05

    Listar tipos de GPU

    Muestra los tipos de hardware de GPU disponibles para su uso.

  2. 06

    Listar pods

    Muestra todos los pods de GPU asociados a tu cuenta.

  3. 07

    Listar plantillas

    Muestra las plantillas de pods que tienes guardadas.

Trabajo real

Lo que los equipos ejecutan de verdad

01

Rapid Prototyping

Spin up a GPU pod with a specific PyTorch image to test a new model immediately.

02

Resource Monitoring

Ask your agent to find idle pods so you can shut them down and save budget.

03

Serverless Management

Check the status of your inference endpoints to ensure your applications are routing correctly.

04

Automated Scaling

Use your agent to provision new hardware nodes as your workload demands increase.

Automatiza una tarea

Pon RunPod API a trabajar en una cosa.

Automatizaciones paso a paso que tu IA ejecuta a través de este Connector: el flujo de trabajo, los prompts para empezar y las capabilities exactas detrás de cada paso.

Un connector, todas las IAs

RunPod API funciona con los clientes de IA más populares.

Estos son los clientes más populares, cada uno con una guía paso a paso: un enlace, configurado una vez, con gobernanza y visibilidad integradas. Y como todo corre sobre el estándar MCP, la misma conexión también funciona en cualquier otro cliente compatible: nada que reconstruir.

ClaudeClaudeChatGPTChatGPTGeminiGeminiPerplexityPerplexityGrokGrokMicrosoft CopilotMicrosoft CopilotCursorCursorVS CodeVS CodeWindsurfWindsurfJetBrainsJetBrainsClineClineLangChainLangChainVercel AI SDKVercel AI SDKLovableLovableZ.aiZ.aiRaycastRaycastQwen CodeQwen CodeKimi CodeKimi CodeLe ChatLe Chat

¿Construyendo tu propia app? El connector es tuyo para usar.

No necesitas un cliente para poner RunPod API a trabajar: la misma conexión alojada se conecta a tus propias aplicaciones y al código de tu agente, con la misma gobernanza en cada petición. Construye con él, conversa con él: una conexión para ambos.

Observada, no estimada

Promedio de 855ms. Rápida en producción.

RunPod API se verifica a diario contra el servicio en producción.

Promedio diarioPico de 1111ms
3 octHoy
Día más rápido
691ms
Día más lento
1111ms
Tendencia de 14 días
Mejorando-5%

Conecta tu cliente

Una URL. Todos los clientes.

Activa el Connector, copia tu enlace y pégalo en el cliente que ya usas. 7 capacidades llegan listas para funcionar.

Acceso de vista previa · no es autenticación del proveedor

El token vk_preview_* pertenece a la infraestructura de vista previa de Vinkius. Permite que Claude descubra y muestre las capacidades de RunPod API, para que veas la experiencia dentro de tu IA.

No autentica tu cuenta con RunPod API. Las acciones que requieran credenciales o datos reales de la cuenta podrían no ejecutarse hasta que actives el Connector y autorices el servicio.

RunPod API Connector

Todo listo. Elige tu cliente MCP y sigue las instrucciones de configuración.

Enlace del conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mqfmppnjNgzd7DnF3DKymtiD5h0tXpOI6WsCj5ji/mcp

Claude Desktop

Sigue los pasos siguientes para conectarte en segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — RunPod API capabilities are ready to use.
Configuración · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "runpod-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mqfmppnjNgzd7DnF3DKymtiD5h0tXpOI6WsCj5ji/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Las instrucciones paso a paso para cada cliente están en la guía. Cómo conectar

¿Configuración guiada para Claude? Conectar RunPod API con Claude y otras IA

Ve todos los clientes de IA con los que funciona este connector ↑

Para quién es

Hecho para el trabajo que quienes usan RunPod API delegan.

Esta herramienta está diseñada para profesionales que necesitan gestionar infraestructura de alto rendimiento sin salir de sus interfaces de chat.

  • 01

    Ingenieros DevOps

    Para aprovisionar y auditar cargas de trabajo pesadas de forma instantánea desde interfaces de chat.

  • 02

    Desarrolladores de IA

    Para gestionar implementaciones serverless de LLM de alta potencia mediante lenguaje natural.

FAQ

Preguntas de quienes usan RunPod API.

  • 01

    How do I connect my RunPod account?

    You need to generate an API Key in your RunPod settings with Read/Write permissions and then add that key to the MCP connection module.

  • 02

    Can I stop pods to save money?

    Yes. You can tell your agent to stop a specific pod by its ID to halt active billing.

  • 03

    What kind of hardware can I deploy?

    The MCP can list all available GPU types and templates, allowing you to choose the specific architecture you need for your workload.

  • 04

    Is this compatible with my existing AI capabilities?

    Yes, this MCP works with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.

  • 05

    Can I manage serverless functions?

    Yes, the MCP includes a capability to list all your registered serverless endpoints.

  • 06

    Can the AI forcefully terminate or delete critical production endpoint fleets on demand?

    No. This module safely allows the AI to only pause and manage running instances. Destructive deletion actions (like completely erasing a pod) are intentionally prohibited by the tooling design to protect your critical compute resources from unintended loss.

  • 07

    Can the AI provision large GPU arrays automatically?

    Yes. Using the create_pod capability, the AI can query the available hardware models (such as A100 or H100) and immediately launch new Docker clusters based on existing community templates, simplifying complex DevOps scaling actions significantly.

  • 08

    Will the AI know the billing state or the real-time cost of running each endpoint?

    No. The current RunPod AI module is concentrated on operational control and system orchestration, such as discovering inactive processes and booting new instances. Deep billing analytics or invoice extraction is not natively integrated in the commands exposed to the AI at this time.

Explora

Más en Superpower

Sugerencias

Conecta RunPod API a Claude, Cursor, ChatGPT y más