An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Connectez Runpod à ChatGPT, Claude et Gemini

Configurez-le une fois et il fonctionne avec ChatGPT, Claude, Cursor et n'importe quel autre client que vous aimez. Tout s'exécute en toute sécurité en arrière-plan, pour que vous puissiez vous détendre et vous concentrer sur l'essentiel. Déployez et gérez votre puissance de calcul en un instant.

Demandez à l'IA à propos de ce Connector

Développé, maintenu et hébergé par Vinkius.

MCP VÉRIFIÉ · PRÊT POUR LA PRODUCTION · GARANTIE VINKIUS

Waiting for input…

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

Votre IA fait le travail. Nous veillons dessus, en toute sécurité.

Aucun autre outil d'IA ne vous offre ça. Votre workflow s'exécute dans le client que vous aimez déjà, votre compte reste protégé, et vous décidez ce que l'agent peut ou ne peut pas faire. C'est la vraie raison de faire le pas.

Chaque Connector vit dans notre infrastructure, là où votre workflow s'exécute. Les trois choses ci-dessous en font déjà partie et travaillent discrètement en arrière-plan pour que vous n'ayez jamais à y penser. Rien à ajouter, rien à configurer, aucune inquiétude à avoir.

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

Chaque Connector s'exécute dans son propre environnement scellé.

Chaque Connector s'exécute dans son propre runtime V8 scellé, sans accès à vos fichiers, à votre système ni aux autres serveurs. Un Connector ne voit jamais au-delà de sa propre requête.

Kill Switch02

Un seul interrupteur arrête tous les agents. Immédiatement.

Une seule action désactive tous les Connectors, révoque tous les tokens et termine toutes les sessions d'un coup. La Gouvernance de l'IA conserve le registre.

FinOps par utilisateur03

Des limites de dépense qui s'interrompent au lieu de surprendre.

Chaque utilisateur garde ses propres connexions et identifiants, isolés de ceux des autres. Ce qui dépasserait votre limite de dépense est stoppé et mis en attente de votre approbation, pas facturé.

Trois contrôles, intégrés à la couche par laquelle votre IA se connecte.

Sélection · 7 capacités

Nous ne livrons que les actions qui comptent.

Ensemble de capacités01 / 02

01-04

4 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via RunPod API.

  1. 01

    Arrêter un pod

    Interrompt l'exécution d'un pod GPU en cours pour stopper la facturation.

  2. 02

    Créer un pod

    Déploie un nouveau pod GPU en spécifiant le nom, le type de GPU et l'image Docker.

  3. 03

    Détails du pod

    Récupère les informations techniques et l'état d'un pod GPU spécifique.

  4. 04

    Lister les endpoints

    Affiche la liste de tous les points de terminaison serverless enregistrés.

Ensemble de capacités02 / 02

05-07

3 capacités dans cet ensemble.

Sur 7 disponibles via RunPod API.

  1. 05

    Types de GPU disponibles

    Consulte la liste des architectures matérielles GPU prêtes pour le déploiement.

  2. 06

    Lister les pods

    Affiche l'ensemble des pods GPU associés à votre compte.

  3. 07

    Lister les templates

    Récupère la liste des modèles de pods sauvegardés pour un déploiement rapide.

Travail réel

Ce que les équipes font tourner

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.

Automatisez une tâche

Mettez RunPod API au travail sur une chose.

Des automatisations étape par étape que votre IA exécute via ce Connector : le flux, les prompts pour démarrer et les capabilities exactes derrière chaque étape.

Un connector, toutes les IAs

RunPod API fonctionne avec les clients IA les plus populaires.

Voici les clients les plus populaires, chacun avec un guide pas à pas : un lien, configuré une fois, avec gouvernance et visibilité intégrées. Et comme tout tourne sur le standard MCP, la même connexion fonctionne aussi dans tout autre client compatible : rien à reconstruire.

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

Vous construisez votre propre app ? Le connector est à vous.

Vous n'avez pas besoin d'un client pour mettre RunPod API au travail : la même connexion hébergée se branche sur vos propres applications et le code de votre agent, avec la même gouvernance à chaque requête. Construisez avec lui, discutez avec lui : une connexion pour les deux.

Observée, pas estimée

Moyenne de 855 ms. Rapide en production.

RunPod API est vérifié quotidiennement contre le service en production.

Moyenne quotidiennePic à 1111 ms
3 oct.Aujourd'hui
Jour le plus rapide
691ms
Jour le plus lent
1111ms
Tendance sur 14 jours
En amélioration-5%

Connectez votre client

Une URL. Tous les clients.

Activez le Connector, copiez votre lien et collez-le dans le client que vous utilisez déjà. 7 capacités arrivent prêtes à l'emploi.

Accès aperçu · pas d’authentification du fournisseur

Le jeton vk_preview_* appartient à l’infrastructure d’aperçu de Vinkius. Il permet à Claude de découvrir et d’afficher les capacités de RunPod API, pour que vous voyiez l’expérience dans votre IA.

Il n’authentifie pas votre compte auprès de RunPod API. Les actions nécessitant des identifiants ou des données de compte réelles peuvent ne pas s’exécuter tant que vous n’avez pas activé le Connector et autorisé le service.

RunPod API Connector

Tout est prêt. Choisissez votre client MCP et suivez les instructions de configuration.

Lien du connecteurhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_mqfmppnjNgzd7DnF3DKymtiD5h0tXpOI6WsCj5ji/mcp

Claude Desktop

Suivez les étapes ci-dessous pour vous connecter en quelques secondes.

  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.
Configuration · claude_desktop_config.jsonCopier
{
  "mcpServers": {
    "runpod-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_mqfmppnjNgzd7DnF3DKymtiD5h0tXpOI6WsCj5ji/mcp"
    }
  }
}
  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Les instructions pas à pas pour chaque client sont dans le guide. Comment connecter

Configuration guidée pour Claude ? Configurer RunPod API avec Claude et les autres IA

Voyez tous les clients IA avec lesquels ce connector fonctionne ↑

Pour qui

Conçu pour le travail que les utilisateurs de RunPod API délèguent.

Ce connecteur s'adresse aux professionnels de l'infrastructure et de l'intelligence artificielle qui ont besoin de flexibilité.

  • 01

    Ingénieurs DevOps

    Pour provisionner et auditer des charges de travail lourdes sans quitter l'interface de chat.

  • 02

    Développeurs IA

    Pour gérer des implémentations LLM serverless via des commandes en langage naturel.

FAQ

Les questions des utilisateurs de 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.

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