An astronaut overseeing a futuristic data hub
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Vastai GPU Rental Cloud APIをAIに接続

一度設定すれば、ChatGPT、Claude、Cursorなど、お気に入りのクライアントでどれでも動きます。すべては裏側で安全に動くので、あなたは安心して本当に大切なことに集中できます。AIから直接、高性能GPUを自在に操る

このConnectorについてAIに質問

Vinkiusが開発・運用・ホスティング。

MCP認証済み · 本番環境対応 · Vinkius保証

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

ChatGPTClaudeCursorPerplexityGeminiMicrosoft CopilotRaycastMeta AI

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。

A futuristic MCP client docking bay
V8 Isolate01

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。

Kill Switch02

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。

ユーザーごとのFinOps03

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 · 4機能

届けるのは、本当に必要な動作だけです。

機能セット01 / 01

01-04

このセットには4機能あります。

Vast.aiで使える4機能の一部です。

  1. 01

    GPUの検索

    JSONクエリを使用して、RTX 4090やA100、H100などの特定のハードウェアをマーケットプレイスから検索します。

  2. 02

    インスタンスの削除

    Vast.ai上で稼働中のインスタンスを即座に停止、または削除します。

  3. 03

    インスタンス一覧の表示

    現在レンタル中のすべてのインスタンスの状態、接続詳細、コストを確認できます。

  4. 04

    インスタンスのレンタル

    オファーID、Dockerイメージ、必要なディスク容量を指定して、GPUインスタンスを即座にレンタルします。

実際の業務

チームが実際に回している作業

01

Rapid Model Fine-Tuning

An AI researcher asks for an H100 instance to run a training script immediately.

02

Automated Compute Scaling

A DevOps engineer uses the agent to deploy multiple containers for a distributed task.

03

Cost-Effective Data Processing

A data scientist rents a cheap RTX 4090 for a short-lived processing job and kills it when finished.

04

Infrastructure Auditing

A developer asks the agent to list all active instances to check current spending.

タスクを自動化

Vast.ai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

Vast.ai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。

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

自社アプリを作っていますか？Connectorはあなたのもの。

Vast.aiを働かせるのにクライアントは不要です。同じホストされた接続が、あなたのアプリやエージェントのコードにそのまま組み込め、すべてのリクエストに同じガバナンスが適用されます。作るのも、会話するのも、1つの接続で両方。

実測値、推定値ではない

平均947ms。本番環境で高速。

Vast.aiは本番サービスに対して毎日チェックされています。

日次平均最大1186ms
10月3日今日
最速日
724ms
最遅日
1186ms
14日間の傾向
改善傾向-15%

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。4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 Vast.ai 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 Vast.ai 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。

Vast.ai 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。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_FDhKvj0GzXpDt4zTlC7GXQudBJQAnkTGnbdwdCBo/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  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 — Vast.ai capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "vastai-gpu-rental-cloud-api-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_FDhKvj0GzXpDt4zTlC7GXQudBJQAnkTGnbdwdCBo/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？ Vast.aiをClaudeや他のAIに設定する

このConnectorが対応するすべてのAIクライアントを見る ↑

対象ユーザー

Vast.aiユーザーが任せたい仕事のために。

This MCP is built for technical professionals who need on-demand compute power without the overhead of manual cloud management.

  • 01

    AI Researchers

    They hand off model training and fine-tuning tasks to the agent to spin up nodes.

  • 02

    Data Scientists

    They use the agent to manage compute resources for heavy data processing.

  • 03

    DevOps Engineers

    They automate the lifecycle of GPU containers and monitor infrastructure costs.

FAQ

Vast.aiユーザーからのよくある質問。

  • 01

    How do I connect this MCP to my AI client?

    You subscribe to the MCP through Vinkius and then connect your client like Claude or Cursor with one click. You will need to provide your Vast.ai API key during setup.

  • 02

    What kind of GPUs can I rent?

    You can search for a wide range of hardware including RTX 4090, A100, and H100 models through the search capability.

  • 03

    Can I use my own Docker images?

    Yes. When you rent an instance, you can specify the Docker image you want to use, such as PyTorch or TensorFlow.

  • 04

    How do I stop being charged for an instance?

    You can tell your AI agent to delete the instance as soon as your work is done. This terminates the instance and stops the billing immediately.

  • 05

    Do I need to use the Vast.ai website?

    No. Once connected, you can perform all searches, rentals, and management tasks directly through your AI client.

  • 06

    How can I find a specific GPU model like an RTX 4090?

    Use the search_offers capability with a query like {"gpu_name": {"eq": "RTX 4090"}}. The agent will return a list of available offers matching that hardware.

  • 07

    What information do I need to rent a new GPU instance?

    You need an offer_id (from search results) and a Docker image name (e.g., 'pytorch/pytorch'). You can also optionally specify the disk size in GB using the rent_instance capability.

  • 08

    How do I stop an instance to avoid further charges?

    Simply use the delete_instance capability with the specific instance_id. This will terminate the instance and release the GPU back to the marketplace.

さがす

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