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Works with modern AI clients that support MCP, including ChatGPT, Claude, Cursor, and more.
AIが仕事をこなします。私たちが安全に守ります。
他のAIツールではこれは手に入りません。ワークフローはお気に入りのクライアントで動き、アカウントは守られ、エージェントに何を許すかはあなたが決めます。これこそ乗り換えるべき理由です。
すべてのConnectorは当社のインフラストラクチャの中、あなたのワークフローが動くのと同じ場所にあります。下の3つはすでにその一部で、背景で静かに働き、あなたが意識する必要がないようにしてくれます。追加するものも、設定するものも、心配することもありません。

各Connectorは独自の密閉された環境内で実行されます。
各Connectorは独自の封印されたV8ランタイムで実行され、ファイル、システム、他のサーバーへのアクセスはありません。Connectorが自身のリクエストを超えて中身を見ることはありません。
1つのスイッチで全エージェントを停止。即座に。
1つのアクションで全Connectorを無効化し、全トークンを失効させ、全セッションを終了します。AI Governanceが記録を保持します。
驚きではなく、一時停止する支出制限。
各ユーザーは自身の接続と認証情報を持ち、他から隔離されています。支出制限を超える操作は課金されず、あなたの承認を待ちます。
3つのコントロールが、AIが接続するレイヤーに 組み込まれています。
厳選セット · 8機能
届けるのは、本当に必要な動作だけです。
01-04
このセットには4機能あります。
NVIDIA NIMで使える8機能の一部です。
- 01
コンテナの生存確認
物理ホストのコンテナオーケストレーターが応答しているかどうかを、ネイティブに評価して確認します。
- 02
モデルのロード状態検知
GPU推論レイヤーに、設定済みのモデルアーティファクトが正常にロードされたかを検知します。
- 03
コンテナログの取得
オーケストレーター層に紐付いた、実行パラメータや標準出力を安全に取得します。
- 04
GPUステータスの解析
NIMプロキシにマッピングされたGPUトポロジー制限を解析し、アクティブなメモリ変数を整形します。
05-08
このセットには4機能あります。
NVIDIA NIMで使える8機能の一部です。
- 05
メタデータの取得
ロードされた基盤構成の境界を正確にマッピングし、エンジン実行メトリクスを抽出します。
- 06
メトリクスの抽出
NIMオーケストレーターから、Prometheusベースのハードウェアスケーリングメトリクスを直接抽出します。
- 07
モデル一覧の出力
論理バックエンド配列上で割り当てられている、アクティブなLLMターゲットを一覧表示します。
- 08
レプリカのスケーリング
ハードウェアのレプリケーション割り当てを調整し、実行レイヤーのスケーリングを動的に制御します。
実際の業務
チームが実際に回している作業
Inference Debugging
Use container logs and health probes to find out why a model isn't responding.
Resource Scaling
Scale replicas up or down based on real-time hardware metrics.
Hardware Auditing
Verify that your local GPU memory and topological limits match your configuration.
Model Inventory
Keep track of which LLMs are currently loaded and active in your backend array.
タスクを自動化
NVIDIA NIMを一つのタスクに働かせる。
このConnector経由でAIが実行するステップバイステップの自動化:ワークフロー、始めるためのプロンプト、そして一つひとつの動きの裏にある正確な機能。
1つのConnector、すべてのAI
NVIDIA NIMは、最も人気のあるAIクライアントで動きます。
これは最も人気のあるクライアントで、それぞれにステップバイステップのガイドがあります。リンクは1つ、設定は一度、ガバナンスと可視性は最初から組み込み。しかもすべてMCP標準で動くため、同じ接続は他の対応クライアントでもそのまま使えます。作り直す必要はありません。
実測値、推定値ではない
平均926ms。本番環境で高速。
NVIDIA NIMは本番サービスに対して毎日チェックされています。
- 最速日
- 694ms
- 最遅日
- 1141ms
- 14日間の傾向
- 改善傾向-7%
クライアントを接続
1つのURL。すべてのクライアント。
Connectorを有効化し、リンクをコピーして、いつも使うクライアントに貼り付けるだけ。8個の機能がすぐに使えます。
プレビューアクセス · プロバイダー認証ではありません
vk_preview_* トークンは Vinkius のプレビューインフラに属します。Claude が NVIDIA NIM のケイパビリティを検出して表示できるようにし、AI の中でその体験を確認できます。
このトークンは NVIDIA NIM のアカウントを認証するものではありません。認証情報や実際のアカウントデータが必要なアクションは、Connector を有効化してサービスを承認するまで実行されない場合があります。
NVIDIA NIM Connector
準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。
https://edge.vinkius.com/vk_preview_70BV0qtRSn6oYi65LbVY4KDoGOvWiulNTIr6cS4G/mcpClaude Desktop
以下の手順で数秒で接続できます。
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — NVIDIA NIM capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"nvidia-nim-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_70BV0qtRSn6oYi65LbVY4KDoGOvWiulNTIr6cS4G/mcp"
}
}
}
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
各クライアントの手順ガイドはこちらです。 接続方法
Claude向けのガイド付きセットアップ? NVIDIA NIMをClaudeや他のAIに設定する
対象ユーザー
NVIDIA NIMユーザーが任せたい仕事のために。
NVIDIAチップを用いたAIインフラの運用と、大規模なモデル推論環境の管理を行う専門家向けです。
- 01
MLOpsエンジニア
モデルのデプロイ、監視、およびGPUリソースの最適化を担当するエンジニア。
- 02
ハードウェアプロキシ管理者
物理的なGPUリソースとコンテナ間のプロキシ制御を行う管理者。
- 03
インフラストラクチャ・インテグレーター
NVIDIAチップを安全かつ動的にオーケストレーションするシステム構築者。
FAQ
NVIDIA NIMユーザーからのよくある質問。
- 01
What does this MCP actually do?
It acts as a proxy that lets your AI client read telemetry and control NVIDIA NIM containers on your local hardware.
- 02
Can I use this with any AI client?
Yes, it works with any MCP-compatible client like Claude, Cursor, or Windsurf.
- 03
How does it get hardware metrics?
It pulls data from Prometheus endpoints to provide real-time hardware scaling and memory information.
- 04
Does this work with local GPUs?
Yes, it is specifically designed to manage and monitor limits on physically hosted NVIDIA hardware.
- 05
Is hosting included?
Yes, Vinkius hosts and manages the MCP, so you don't have to run the connection logic yourself.
- 06
Can I explicitly track GPU hardware analytics natively using the NIM MCP integration?
Yes! Utilize get_metrics exposing Prometheus-compatible proxy limits tracking explicit hardware latencies easily natively securely.
- 07
How do I explicitly evaluate if my container instances mapped properly loaded native Foundation Models?
Target UUID probes natively mapped executing check_health_ready verifying bounds catching limits generating exact readiness states cleanly.
- 08
Does this call inference proxies executing completions bounds mapped dynamically?
No, this is infrastructure proxy bounding explicitly container node management. Utilize nvidia-catalog-mcp enforcing natively hosted inference bounds efficiently.
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