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安全发现并租用 AI Galaxy GPU 实例，支持预算校验与双阶段审批。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"AI Galaxy Compute MCP" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请帮我在 AI Galaxy 中查找适合模型训练的 GPU 实例，预算上限为每小时 3 美元，并列出价格与可用选项。
返回符合预算的 GPU 实例候选列表，包含价格和可用性信息。
先检查预算，再为我发起租用一台合适的 GPU 实例；在最终确认前不要真正下单，并展示审批步骤。
先完成预算校验，再给出待确认的租用方案与审批状态，等待用户最终批准。
帮我连接到当前已租用的 AI Galaxy GPU 实例；任务结束后，再安全释放该实例。
提供连接步骤或连接结果，并在结束后执行实例释放操作。
开发者或研究员在启动模型训练前，可先发现并比较 AI Galaxy 上的 GPU 实例，再按预算限制选择合适资源。这样能减少超预算租用的风险。
团队在租用 GPU 算力时，可借助预算检查和双阶段审批流程，先审查成本，再决定是否最终执行租用。适合对成本和操作安全有要求的场景。
在实例创建后，用户可以通过该工具连接到 AI Galaxy 的 GPU 实例，并在任务结束后释放资源。这样有助于完成从租用到回收的闭环操作。
它用于安全地发现、比价、租用、连接和释放 AI Galaxy 的 GPU 计算实例。描述中还提到支持预算检查和双阶段审批。
支持。给定描述明确提到有预算检查能力，可在租用前帮助核对是否符合预算。
当前提供的素材没有安装步骤、运行时要求或密钥说明。具体配置方式见源码仓库。
帮助管理 GPU 资源、虚拟机生命周期、账单、SSH 密钥与环境配置。
帮助用户管理 Massed Compute GPU 实例、虚拟机与账单审计。
为 AI 代理的工具调用做策略审查与安全代理，保护系统凭证不暴露。
通过 MCP 为智能体提供机密计算、推理服务与内置钱包能力
管理 AI 人设并联动 JIRA，快速切换角色并处理工单事务。
为 AI 代理的 MCP 工具调用提供权限控制、审计与审批网关。