エージェントと MCP

使いすぎられないトークンをエージェントに渡し、MCP で接続します。

エージェント専用のトークンを渡す

API & agents で、必要な権限だけを与えたエージェント用のトークンを作成します：

スコープは read と rent（manage や billing は付けない）。
支出上限（ドル単位）、最長レンタル時間（時間単位）、有効期限。

トークンは一度しか表示されません。エージェントのシークレットストアに保管し、プロンプトやリポジトリには決して書かないでください。上限つきのトークンでは、すべてのレンタルに停止時刻の設定が必要で、上限を超えるレンタルは拒否されます。

MCP で接続

MCP エンドポイントは $ARRAKIS_URL/mcp で、エージェントのトークンを使って接続します。MCP の Streamable HTTP で通信し、レスポンスはプレーンな JSON です。

Claude Code:

シェル

claude mcp add --transport http arrakis $ARRAKIS_URL/mcp --header "Authorization: Bearer ark_..."

Cursor (mcp.json):

JSON

{
  "mcpServers": {
    "arrakis": {
      "url": "$ARRAKIS_URL/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer ark_..." }
    }
  }
}

ツール

ツール	機能
`search_gpus`	GPU の性能、価格、ホストの信頼性から見て良い順にマシンを検索します。おすすめの 1 台とその理由も示します。絞り込み条件：GPU の種類、最小・最大 GPU 数、メモリ、GPU 1 時間あたりの上限価格、国。
`get_market_summary`	GPU ファミリーごとの最新価格と空き状況。
`get_balance`	残高で支払える金額。
`rent_gpu`	マシンをレンタルし、SSH コマンドとともに返します。`template_id` か任意の公開 `image` で起動します。課金対象。
`deploy_model`	Hugging Face のモデルを、そのモデルに合った規模のマシン上で vLLM、SGLang、llama.cpp を使って推論サーバーとして動かし、エンドポイントと API キーを返します（モデルをデプロイ）。課金対象。
`list_images`	`template_id` に指定できる Arrakis イメージと、保存済みのイメージ。
`list_instances`	自分のマシンの一覧。
`get_instance`	1 台のマシンの最新の状態と、ホストからの通知（ある場合）。
`get_events`	マシンに起きたこと：起動完了、終了とその理由（ホストによる回収かどうか）、ホストからの通知。どのツールの結果にも、直近 1 日分のアラートが含まれます。
`terminate_instance`	マシンを停止して削除します。
`schedule_removal`	マシンが自動で削除される時刻を設定します。
`get_partner_earnings`	パートナー向け：自分のパートナーコードとリンク、紹介した顧客、獲得した額、パートナープログラムが受付中かどうか。
`join_partner_program`	アカウントの所有者が同意する場合に、そのアカウントでパートナープログラムに参加します（/partners）。

再試行しても二重にレンタルされない

予定しているレンタルごとに、変わらない idempotency_key を付けます。同じキーで再試行すると、二重に請求されることなく同じマシンが返ります。MCP では、キーを付けない呼び出しでも、同じマシン、名前、時間数で 10 分以内に繰り返された場合は、最初のマシンが返ります。

最初に試すプロンプト

エージェントとして読んでいますか？このページの Markdown 版をどうぞ。