Runcrate을 개발하는 팀입니다. Runcrate은 AI 개발자와 그들이 구동하는 AI 에이전트를 위한 GPU 클라우드입니다. 이 글에서는 Claude Code, Codex, Cursor를 통해 MCP(Multi-Cloud Platform) 서버를 거쳐 GPU를 빌리고 학습 및 평가 명령을 실행하는 절차를 소개합니다.
Runcrate에서 할 수 있는 것
- GPU 인스턴스: H100, H200, A100, L40S, RTX 4090 등 20가지 이상의 GPU를 시간 단위로 빌릴 수 있습니다. SSH, Jupyter, 브라우저 기반 VS Code를 사용할 수 있습니다.
- 작업(Job): 명령어를 하나의 전용 GPU 머신에서 실행합니다. 명령이 끝나면 머신도 중지되고 과금도 종료됩니다. 최대 실행 시간(1분부터 24시간)은 필수 입력값이므로, 중지하는 것을 잊을 염려가 없습니다.
- 추론 API: DeepSeek, Qwen, Llama, FLUX, Whisper 등 200개 이상의 오픈 모델을 OpenAI 호환 API로 호출할 수 있습니다.
- 스토리지: 데이터셋이나 체크포인트를 인스턴스와 작업 간에 보존하는 볼륨입니다. MCP 서버, CLI, Python / TypeScript SDK
요금은 선불 잔액 기반의 종량제이며, 월별 요금은 없습니다. 2026년 10월 21일 기준 GPU당 시간 단가 예시(최신 정보는 가격 페이지 참고):
| GPU | VRAM | 시간 단가 (부터) |
|---|
| RTX 4090 | 24GB | $0.64 |
| ... | | |
MCP 서버 연결하기
엔드포인트는 https://mcp.runcrate.ai/mcp (스트리밍 가능한 HTTP)입니다. 인증은 OAuth 방식이므로 설정 파일에 API 키를 붙여넣을 필요가 없습니다. 최초 연결 시 브라우저가 열리고, Runcrate에 로그인하여 에이전트가 작업할 워크스페이스와 환경을 선택하고 승인합니다.
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user runcrate https://mcp.runcrate.ai/mcp
추가한 후 Claude Code에서 /mcp를 열고 로그인합니다.
Codex
codex mcp add runcrate --url https://mcp.runcrate.ai/mcp
Cursor / VS Code
원클릭으로 설치할 수 있습니다.
최종 상태, 종료 코드, 비용을 확인하여 답변합니다.
볼륨 파일은 /workspace에 위치하며, 작업이 종료되면 /workspace의 내용이 볼륨에 저장됩니다. HF_TOKEN과 같은 값은 run_job의 env에서 전달할 수 있습니다 (암호화되어 저장되며 값이 반환되지는 않습니다).
작업 외에도 인스턴스 시작 및 삭제, SSH를 통한 명령어 실행, 파일 업로드 및 다운로드, 스케줄링(cron), 방화벽, HTTPS 링크, 볼륨, 잔액 및 사용량 확인 등 다양한 도구가 있습니다. 전체 목록은 MCP 툴 문서에 있습니다.
CLI에서 동일하게 수행하기
brew install aeonmindai/tap/runcrate # 또는 curl -sSL https://runcrate.ai/install.sh | sh
runcrate login
runcrate run --gpu A4000 --volume <volume-id> --max-runtime 2h -- python train.py
runcrate run은 작업을 전송하고 작업이 끝날 때까지 출력을 스트리밍합니다. 종료 코드는 작업과 동일하며, 최대 실행 시간에 도달하면 124가 됩니다.
추론 API (OpenAI 호환)
기존 OpenAI 클라이언트의 base_url만 변경하면 사용할 수 있습니다. API 키는 대시보드의 Keys에서 생성합니다.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.runcrate.ai/v1",
...
)
사용 가능한 모델은 GET https://api.runcrate.ai/v1/models에서 가져올 수 있습니다.
요약
- MCP 서버는 URL을 하나 추가하고 OAuth로 로그인하기만 하면 됩니다.
- 작업은 명령어 종료 시 자동으로 중지되며, 과금도 멈춥니다.
- 추론은 OpenAI 호환이므로 기존 코드가 그대로 작동합니다.
문서: https://www.runcrate.ai/docs?utm_source=zenn&utm_medium=directory&utm_campaign=distribution
사이트: https://www.runcrate.ai/?utm_source=zenn&utm_medium=directory&utm_campaign=distribution
질문이나 피드백은 [email protected] 또는 Discord로 문의해 주세요.
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