Добавить сервер
Jungle-Grid/mcp-server
  1. Каталог MCP
  2. Jungle-Grid/mcp-server

Jungle-Grid/mcp-server

от jungle-grid
Jungle Grid MCP позволяет агентам оценивать, отправлять, отслеживать и отменять задачи Jungle Grid, а также получать их артефакты. Подходит для асинхронных AI-нагрузок, батч-обработки, обучения и с...
GithubNPMСайт сервера

Jungle Grid MCP Server

Jungle Grid MCP lets MCP-aware agents estimate, submit, monitor, cancel, and retrieve artifacts from Jungle Grid workloads. It supports local stdio clients and hosted Streamable HTTP deployments that forward tool calls to the Jungle Grid API.

Use it for asynchronous AI workload execution, batch processing, training, fine-tuning, uploaded file or script backed jobs, lifecycle diagnostics, workload logs, and managed output artifacts.

Installation

Requirements:

  • Node.js 18 or newer
  • A Jungle Grid API key for local stdio, or an OAuth bearer token for hosted HTTP
  • API scopes that match the tools you want to call

Run the local stdio server with npx:

JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_placeholder npx -y @jungle-grid/mcp

Install globally if you prefer a stable executable:

npm install -g @jungle-grid/mcp
junglegrid-mcp

Configuration

Local stdio uses environment variables:

Variable Required Purpose
JUNGLE_GRID_API_KEY Yes for local stdio Bearer token forwarded to the Jungle Grid API.
JUNGLEGRID_API_BASE No API base URL. Defaults to https://api.junglegrid.dev.
JUNGLE_GRID_API_URL No Legacy API base URL alias, also accepted.
Инструменты были проиндексированы:
cancel_jobвнешний мир

Отменяет существующую задачу Jungle Grid. Это может остановить активное выполнение и предотвратить дальнейшие результаты.

Параметры
  • jobIdstringобязательный
  • reasonstring
estimate_jobтолько чтение

Оценивает маршрутизацию, источник мощности и ожидаемую стоимость для предложенной рабочей нагрузки Jungle Grid без её отправки.

Параметры
  • argsstring[]
  • commandstring[]
  • imagestring
  • model_sizenumber

    Необязательный размер модели в ГБ.

  • notesstring
  • routing_modeenum
  • templatestring
  • workload_typeenumобязательный
get_artifactтолько чтение

Получает информацию о скачивании конкретного выходного артефакта из задания Jungle Grid.

Параметры
  • artifactIdstringобязательный
  • jobIdstringобязательный
get_jobтолько чтение

Получает текущий статус, фазу выполнения, время стабильного входа в фазу, время последнего обновления от провайдера/платформы, задержку планирования, маршрутизацию, сбой и детали контракта артефакта для конкретной задачи Jungle Grid. phase_started_at — момент первого входа задачи в текущую нормализованную фазу; phase_last_updated_at — более поздний прогресс или heartbeat от провайдера/платформы, если он присутствует; delayed_start указывает длительное ожидание в фактической текущей фазе. Поддерживаемая оценка не гарантирует немедленного или успешного запуска выполнения.

Параметры
  • jobIdstringобязательный
get_job_eventsтолько чтение

Извлекает события жизненного цикла платформы для задания, включая события планирования и запуска, которые могут появиться до того, как появятся логи рабочих нагрузок.

Параметры
  • jobIdstringобязательный
get_job_logsтолько чтение

Позволяет получать журналы выполнения заданий с постраничной навигацией. Записи содержат категорию, что позволяет отличать платформенные/системные логи от workload_stdout/workload_stderr. Если логи рабочей нагрузки пусты, а задание находится в очереди или запускается, вызывайте get_job_events для получения событий планировщика платформы.

Параметры
  • cursorstring
  • jobIdstringобязательный
  • limitnumber
list_artifactsтолько чтение

Вывести список выходных артефактов, связанных с конкретной задачей Jungle Grid.

Параметры
  • jobIdstringобязательный
list_job_inputsтолько чтение

Вывести список загруженных входных данных задания для аутентифицированной учетной записи, включая пути монтирования.

Параметры

Без параметров.

list_jobsтолько чтение

Выводит список заданий Jungle Grid аутентифицированного пользователя, с возможностью фильтрации по статусу. Используйте эту команду, чтобы найти последние задания перед проверкой статуса, логов или артефактов.

Параметры
  • cursorstring
  • limitnumber
  • statusstring
submit_jobвнешний мир

Отправляет задачу Jungle Grid на выполнение. Это может запустить управляемую вычислительную инфраструктуру и привести к расходам за использование.

Параметры
  • argsstring[]
  • commandstring[]
  • envobject
  • expected_artifactsstring[]

    Выходные файлы ожидаются в /workspace/artifacts.

  • imagestringобязательный
  • input_filesobject[]

    Загруженные ссылки на входные данные монтируются в /workspace/inputs/<filename>.

  • metadataobject
  • namestringобязательный
  • routing_modeenum
  • script_filesobject[]

    Загруженные ссылки на скрипты монтируются в каталог /workspace/scripts/<filename>.

  • templatestring
  • workload_typeenumобязательный
upload_job_inputвнешний мир

Создать управляемый слот загрузки для входного файла или скрипта. Загрузить байты на upload_url через HTTP PUT, завершить загрузку через complete_url, затем передать input_id в submit_job.

Параметры
  • content_typestring
  • filenamestringобязательный
  • kindenum
0.20.1основная
0.20.0
0.1.12
0.1.11
0.1.8
0.1.7
0.1.6
0.1.5
0.1.4
0.1.2
0.1.1
0.1.0

Выберите клиент, чтобы установить Jungle-Grid/mcp-server:

Любой клиент

Конфиг добавления MCP сервера стандартный, обычно он не меняется вообще, поэтому подходит практически к любому ИИ клиенту, поддерживающему MCP.

{
  "mcpServers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}
CursorCursor

Перейдите по ссылке и сервер автоматически будет добавлен в Cursor. Либо откройте/создайте файл ~/.cursor/mcp.json(%USERPROFILE%\.cursor\mcp.json на Windows) и добавьте конфиг сервера:

{
  "mcpServers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}
VS Code

Создайте .vscode/mcp.json в проекте (ключ верхнего уровня — servers):

{
  "servers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}

Либо добавьте сервер через терминал:

code --add-mcp "{\"name\":\"jungle-grid-mcp-server-u77tky574r\",\"type\":\"stdio\",\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@jungle-grid/mcp\"],\"env\":{\"JUNGLE_GRID_API_KEY\":\"jg_placeholder\"}}"
ClaudeClaude Desktop

Откройте Settings → Developer → Edit Config — это откроет файл claude_desktop_config.json:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Впишите сервер и полностью перезапустите Claude Desktop:

{
  "mcpServers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}
Claude CodeClaude Code

Добавьте сервер одной командой в терминале:

claude mcp add jungle-grid-mcp-server-u77tky574r --env JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_placeholder -- npx -y @jungle-grid/mcp

Либо через JSON-конфиг:

claude mcp add-json jungle-grid-mcp-server-u77tky574r "{\"command\":\"npx\",\"args\":[\"-y\",\"@jungle-grid/mcp\"],\"env\":{\"JUNGLE_GRID_API_KEY\":\"jg_placeholder\"}}"
CodexCodex

Добавьте сервер командой в терминале:

codex mcp add jungle-grid-mcp-server-u77tky574r --env JUNGLE_GRID_API_KEY=jg_placeholder -- npx -y @jungle-grid/mcp

Либо вручную в ~/.codex/config.toml(%USERPROFILE%\.codex\config.toml на Windows):

[mcp_servers.jungle-grid-mcp-server-u77tky574r]
command = "npx"
args = ["-y", "@jungle-grid/mcp"]

[mcp_servers.jungle-grid-mcp-server-u77tky574r.env]
JUNGLE_GRID_API_KEY = "jg_placeholder"
PerplexityPerplexity

MCP доступен подписчикам Perplexity Pro / Max / Enterprise. Локальные серверы — только в приложении для macOS.

  1. Откройте Настройки аккаунта → Connectors.
  2. Установите вспомогательное приложение PerplexityXPC (один раз).
  3. Нажмите Add Connector → вкладка Simple.
  4. В поле Server Name укажите Jungle-Grid/mcp-server, а в поле команды запуска — строку ниже:
npx -y @jungle-grid/mcp

Нажмите Save и дождитесь статуса Running.

WindsurfWindsurf

Откройте Windsurf Settings → Cascade → MCP Servers или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}
ClineCline

В панели Cline нажмите иконку MCP Servers → Configure → Configure MCP Servers (или отредактируйте ~/.cline/mcp.json) и добавьте сервер:

{
  "mcpServers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}
Continue

Создайте файл в .continue/mcpServers/ (например jungle-grid-mcp-server-u77tky574r.yaml) или добавьте блок в config.yaml. MCP работает только в режиме agent:

mcpServers:
  - name: jungle-grid-mcp-server-u77tky574r
    command: npx
    args:
      - "-y"
      - "@jungle-grid/mcp"
    env:
      JUNGLE_GRID_API_KEY: jg_placeholder
Zed

Выполните agent: add context server или откройте настройки (zed: open settings file) и добавьте сервер в объект context_servers:

{
  "context_servers": {
    "jungle-grid-mcp-server-u77tky574r": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@jungle-grid/mcp"
      ],
      "env": {
        "JUNGLE_GRID_API_KEY": "jg_placeholder"
      }
    }
  }
}

Похожие MCP-сервера

jasonwilbur/cloud-cost-mcp

jasonwilbur/cloud-cost-mcp

от jasonwilbur

Сервер для сравнения цен на облачные ресурсы (вычисления, хранилище, трафик) между AWS, Azure, GCP и OCI. Запросы на естественном языке, оценка миграции и рабочих нагрузок. Полезен DevOps-инженерам...

TypeScript⭐ 4
jasonwilbur/oci-pricing-mcp

jasonwilbur/oci-pricing-mcp

от jasonwilbur

Этот MCP инструмент даёт AI-ассистентам данные о ценах Oracle Cloud. Сервер позволяет сравнивать стоимость ресурсов (VM, хранилища, БД), оценивать ежемесячные расходы и находить оптимальные конфигурации. Полезен DevOps и архитекторам для оптимизации затрат на OCI.

TypeScript⭐ 5
rendobar/mcp

rendobar/mcp

от rendobar

MCP сервер для облачного сервиса обработки медиа Rendobar. Позволяет AI-агентам отправлять задачи FFmpeg и субтитров, а также загружать локальные файлы — все в одном вызове. Работает локально, без браузера.

TypeScript⭐ 1
Vultr MCP

Vultr MCP

официальный

от vultr

Сервер Vultr MCP позволяет AI-агентам управлять облачными ресурсами через естественный язык. Инструменты генерируются из OpenAPI, поддерживаются STDIO и HTTP, аутентификация по API ключу и OAuth. Подходит для DevOps.

Python⭐ 2
pythonanywhere/pythonanywhere-mcp-server

pythonanywhere/pythonanywhere-mcp-server

от pythonanywhere

MCP сервер связывает AI-агентов с вашим PythonAnywhere: управляйте файлами, перезагружайте веб-приложения и настраивайте задачи по расписанию. Полезен разработчикам для автоматизации хостинга. Подключается через API токен.

Python⭐ 17
alexei-led/aws-mcp-server

alexei-led/aws-mcp-server

от alexei-led

MCP-сервер предоставляет агенту Claude прямой доступ ко всем сервисам AWS через AWS CLI. Команды выполняются на лету с помощью aws_cli_help и пайплайнов. Подходит для автоматизации и безопасного уп...

Python⭐ 186
© Каталог MCP, 2026. Все права защищены.
Проект не аффилирован с Anthropic и любыми упомянутыми продуктами.
Все названия и торговые марки принадлежат их владельцам.
Контакты для связи: hi@mcp-katalog.ru

Лука Никитин