AIを活用して共有ストレージを効率的に管理する方法

AIはLambda Labs connectorを使用して、計算ノード全体で利用可能なすべてのNASボリュームを検索・リストアップします。これにより、マルチノードのワークロードに適したマウントポイントを迅速に特定できます。ストレージ構成の詳細は以下の通りです。

1. 01

   ボリュームのスキャン

   エージェントがLambda Labs環境をスキャンし、利用可能なすべてのファイルシステムを見つけ出します。

   list_filesystems
2. 02

   NASの特定

   クラスターで利用可能な永続ストレージボリュームのリストをAIが取得します。

   list_filesystems
3. 03

   パスのマッピング

   計算ノードに必要な特定のマウントポイントをエージェントが特定します。

   list_filesystems
4. 04

   アクセスの検証

   マルチノードのワークロードに使用できるファイルシステムをAIが確認します。

   list_filesystems

Lambda Labs 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_GornvRH1C8hhZ2KJ4gLtkhB2ck8RuwNlliqUvB8m/mcpコピー

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 — Lambda Labs capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "lambda-labs-gpu-cloud-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_GornvRH1C8hhZ2KJ4gLtkhB2ck8RuwNlliqUvB8m/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

アカウントの接続は一度だけで済み、認証情報は暗号化されて保持されます。接続後は、あらゆるMCP対応クライアントからGPUクラウドを操作できます。

• 01

  AIがNASボリュームを自動でマウントすることはできますか？

  いいえ。AIはファイルシステムの検出とリストアップを行いますが、実際のマウント操作は計算ノード上で行う必要があります。

• 02

  AIはファイルやボリュームを削除できますか？

  いいえ。このAIにはファイルシステムのリストを取得する機能しかありません。データやストレージ設定の削除、移動、変更は行えません。

• 03

  マルチノード構成でも動作しますか？

  はい。異なる計算ノード間でマッピング可能な共有ボリュームの特定をAIが支援します。

• 04

  AIが新しいストレージボリュームを作成することはできますか？

  いいえ。このconnectorは既存のストレージの検出とマッピングを目的としており、新しいボリュームのプロビジョニング機能は持っていません。

• 05

  AIはどのようにストレージ情報を取得していますか？

  AIは list_filesystems ツールを使用して、Lambda Labs環境内の利用可能なストレージ情報を読み取ります。

• Lambda Labsに関するその他の質問は、Connectorの専用ページで確認できます。 Lambda Labs connectorの全機能を見る