Jungle Grid MCP Server

Claude Desktop、Cursor、Windsurf、MCP Inspector などの MCP 対応 AI ホストから Jungle Grid GPU ワークロードを実行します。

このサーバーは stdio を介してローカルで実行され、ツール呼び出しを API キーを使用して Jungle Grid REST API に転送します。

要件

• Node.js 18 以降

• Jungle Grid API キー

• オプション: セルフホスト型オーケストレーター用の JUNGLE_GRID_API_URL

完全な送信ワークフローには、API キーに jobs:write スコープが必要です。このスコープにより、キーのアカウントが所有するジョブの見積もり、送信、ポーリング、キャンセル、およびログ取得が可能になります。list_jobs には引き続き jobs:read が必要です。

Related MCP server: jlab-mcp

クイックスタート

JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_... npx -y @jungle-grid/mcp

Windows PowerShell の場合:

$env:JUNGLE_GRID_API_KEY = "jg_..."
npx -y @jungle-grid/mcp

サーバーは stdio を使用するため、手動起動が成功すると MCP メッセージを待機しているように見えます。JUNGLE_GRID_API_KEY が欠落している場合は、明確なエラーを出力して終了します。

Claude Desktop

claude_desktop_config.json に以下を追加し、Claude Desktop を完全に再起動してください。

{
  "mcpServers": {
    "junglegrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jungle-grid/mcp"],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_..."
      }
    }
  }
}

Windows の設定パス:

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

macOS の設定パス:

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

Cursor または Project MCP 設定

チェックインされたプロジェクト設定の場合、シークレットをコミットしないようにしてください。API キーは Cursor の起動に使用する環境変数に設定し、設定ファイルにはシークレットを含めないようにします。

{
  "mcpServers": {
    "junglegrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jungle-grid/mcp"]
    }
  }
}

ローカルのコミットされない設定の場合は、キーを直接含めることができます:

{
  "mcpServers": {
    "junglegrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jungle-grid/mcp"],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_..."
      }
    }
  }
}

セルフホスト型オーケストレーター

JUNGLE_GRID_API_URL のデフォルトは https://api.junglegrid.dev です。ホストが別のオーケストレーターを呼び出す必要がある場合は、これを上書きしてください。

{
  "mcpServers": {
    "junglegrid": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jungle-grid/mcp"],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_...",
        "JUNGLE_GRID_API_URL": "https://your-orchestrator.example.com"
      }
    }
  }
}

ツール

• estimate_job: GPU ティア、リージョン、期間、およびクレジットコストを見積もります。

• submit_job: オプションの environment 値を指定して、非同期 GPU ワークロードを送信します。

• get_job: 現在のジョブのステータスと詳細を取得します。

• list_jobs: 認証済みアカウントの最近のジョブを一覧表示します。

• cancel_job: 保留中、キューイング中、または実行中のジョブをキャンセルします。

• get_job_logs: stdout、stderr、および終了情報を取得します。

• stream_job_logs: 完了またはタイムアウトまでライブログをストリーミングします。

• list_job_artifacts: ジョブ用にアップロードされた管理対象アーティファクトを一覧表示します。

• get_artifact_download_url: 管理対象アーティファクトの署名付きダウンロード URL を作成します。

リアルタイムジョブパターン

submit_job で作業を開始し、stream_job_logs でライブ出力を確認し、完了後に list_job_artifacts で保存されたファイルを取得します。

{
  "command": ["python", "-c", "import os; exec(os.environ['CODE'])"],
  "environment": {
    "CODE": "import os, json\nos.makedirs('/workspace/artifacts', exist_ok=True)\nwith open('/workspace/artifacts/output.json','w') as f:\n    json.dump({'status':'ok'}, f)"
  }
}

これは、実際の Python ペイロードが command 配列に収まらないほど長い場合に推奨されるパターンです。

管理対象ジョブの場合、Jungle Grid は自動的に /workspace/artifacts を作成し、そこに書き込まれた通常のファイルをアップロードします。ユーザーが手動で署名付きアップロード URL を作成したり、アーティファクト完了エンドポイントを呼び出したりする必要はありません。

ローカル開発

npm install
npm run build
JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_... node dist/index.js

MCP Inspector でサーバーを検査します:

JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_... npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js

公開

公開前にパッケージを確認します:

npm run build
npm pack --dry-run

スコープ付きパッケージを公開します:

npm publish --access public

トラブルシューティング

• JUNGLE_GRID_API_KEY environment variable is required: ホスト設定の env ブロック、またはホストを起動する環境にキーを追加してください。

• ツールが表示されない: 設定を編集した後、MCP ホストを完全に終了して再起動してください。

• 古いパッケージバージョン: 設定でバージョンを固定する（例: ["@jungle-grid/mcp@0.1.0"]）か、npx キャッシュをクリアしてください。

• API 呼び出しが失敗する: キーが有効であること、および JUNGLE_GRID_API_URL が使用するオーケストレーターを正しく指していることを確認してください。

コントリビューター募集

AI エージェント、MCP、開発者ツール、ワークロード実行に関心のあるコントリビューター向けに Jungle Grid MCP サーバーを公開しています。

最初に取り組むのにおすすめの分野:

• ドキュメントの改善

• サンプルプロンプトの追加

• MCP ツールハンドラーのテスト追加

• Docker サポートの追加

• GitHub Actions の改善

• 統合例の構築

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