Claude Code, Codex 또는 Cursor가 GPU에 접근하도록 설정하는 방법 (MCP 설정)

간단 요약: 코딩 에이전트를 GPU 플랫폼의 MCP 서버에 연결하면 됩니다. 그러면 에이전트는 코드를 작성한 동일한 채팅에서 GPU 작업(job)을 추정하고, 실행하며, 로그를 확인하고, 결과를 가져올 수 있습니다. Nodus는 클라이언트당 하나의 명령어로 처리할 수 있으며, 모든 유료 액션은 실행 전에 건식 실행(dry run)과 비용 견적을 보여줍니다.

코딩 에이전트는 학습 스크립트를 작성하는 데는 탁월하지만, 그 이후 과정—GPU 찾기, 코드 전송, 로그 확인, 결과 복사—에는 매우 취약합니다. MCP가 이 루프를 완성시킵니다.

Claude Code

claude mcp add --scope user --transport http nodus https://api-next.nodus-compute.ai/mcp

그런 다음 /mcp를 실행하고, nodus를 선택한 후 브라우저에서 로그인합니다.

Codex

codex mcp add nodus --url https://api-next.nodus-compute.ai/mcp
codex mcp login nodus

Cursor

~/.cursor/mcp.json에 다음 내용을 추가합니다:

{
  "mcpServers": {
    "nodus": { "type": "http", "url": "https://api-next.nodus-compute.ai/mcp" }
...

다른 모든 MCP 클라이언트

URL https://api-next.nodus-compute.ai/mcp를 가진 원격 HTTP MCP 서버를 추가하고 로그인 프롬프트를 따릅니다. 로컬 서버를 선호하나요? CLI를 설치하고 nodus mcp install을 실행하면 장치에 에이전트가 구성됩니다.

비용 지출 없이 확인하기

에이전트에게

• 작업은 먼저 건식 실행(dry-run)됩니다. 에이전트는 객체가 생성될 때의 모습과 비용 추정치를 확인하며, 확정된 경우에만 실제로 실행됩니다.
• 사용자 제한과 동일합니다. 에이전트는 사용자의 계정, 프로젝트, 예산 및 지출 한도를 사용합니다. 프로젝트 예산은 아무리 창의적으로 작동하더라도 과지출을 막아줍니다.
• 작업별 하드 캡(Hard caps per job). maxCostUSD는 작업이 설정된 한도에 도달하기 전에 체크포인트와 함께 우아하게 중단되도록 합니다.
• 고정 요율(Frozen rates). 시간당 요율은 머신을 선택할 때 고정되며, 전체 실행 동안 유지됩니다.

FAQ

Claude Code를 GPU와 함께 사용하기 위해 별도의 '에이전트' 제품이 필요한가요? 아닙니다. MCP만으로 충분합니다. Nodus Agents는 Nodus 내부에서 에이전트 대화를 실행하는 다른 기능입니다.

에이전트는 어떤 GPU를 받게 되나요? 기본적으로 요청을 충족하고 현재 사용 가능한 한도 내에서 즉시 시작할 수 있는 가장 저렴한 옵션을 받습니다. H100이나 B200과 같은 특정 유형을 요청할 수도 있습니다.

시험해 보는 데 비용이 얼마나 드나요? 신규 계정은 $30의 스타터 그랜트를 받으며, 첫 실행에는 카드가 필요하지 않습니다.

모든 클라이언트를 위한 설정: nodus-compute.ai/connect