Dcp Mcp

io.github.dhnpmp-tech由 GitHub 帳號 dhnpmp-tech 發布v1.0.0更新於 Oct 24, 2026

Saudi sovereign AI compute: OpenAI-compatible inference, rent GPU pods, manage storage.

已驗證STDIO僅桌面雲端與基礎設施金融AI 與機器學習

概覽

AI 產生的概覽

本機 MCP 伺服器，讓助理使用沙烏地 AI 算力平台 DCP，進行 OpenAI 相容的對話推論、GPU 租用與持久儲存。

可以做什麼
註冊代理並取得 API 金鑰與少量試用額度，無需人工或電子郵件驗證，並查詢以 SAR 計價的租戶錢包餘額。列出可用模型並執行託管於沙烏地境內的 OpenAI 相容對話補全。列出可租 GPU 類型及其 VRAM 與即時可用性，接著建立、查看、延長與停止按分鐘預付的 GPU 實例，實例提供 root、Jupyter 與 SSH 存取。租用並查看 10、20 或 30 GB 的境內持久磁碟區。
適用情境
適合助理需要在 DCP 的沙烏地託管基礎設施上執行推論或租用 GPU 算力時使用，也適合重視沙烏地境內資料駐留與 SAR 計費的情境。適合需要透過工具呼叫而非主控台開通短期 GPU 實例或持久磁碟區的代理。
執行需求
以 stdio 在本機執行，透過 npx 從 GitHub 儲存庫啟動，需要 Node.js 以及連線 DCP API 的網路。除 register_agent 外所有工具都需要環境變數 DCP_API_KEY；可用 DCP_API_BASE 覆寫預設 API 主機。僅支援桌面 MCP 用戶端。
安裝前請注意
多數工具會實際花費金錢：create_pod、extend_pod 與 rent_volume 按分鐘或按磁碟區預付，stop_pod 僅退還未使用的預付時間。register_agent 無需人工驗證即可建立真實 API 金鑰與試用額度，呼叫依 IP 限流。DCP_API_KEY 是計費憑證，請勿放入共用設定。實例提供 root、Jupyter 與 SSH 存取，提示詞、資料與工作負載會傳送至第三方平台。

安裝

在 SourceWeft 中

  1. 開啟 儀表板中的 Dcp Mcp，將其新增到工作區。
  2. 為需要使用其工具的對話啟用該服務。

Desktop only，透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序，因此需要 SourceWeft 桌面主機。

其他 MCP 客戶端

參照 儲存庫 中的啟動說明。

README

@dcp/mcp — DCP Model Context Protocol server

DCP is Saudi Arabia's sovereign AI compute platform — in-Kingdom inference, GPU rental, and persistent storage, billed in SAR, on Saudi-owned hardware. This MCP server lets any MCP-capable agent (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, or your own) use DCP through native tool calls.

It is a thin client: it reads DCP_API_KEY from the environment and calls https://api.dcp.sa. No secrets are bundled.

Install (one line)

The connector runs straight from GitHub — no npm install, no clone:

bash
DCP_API_KEY=dc1-sk-xxxxxxxx npx -y github:dhnpmp-tech/dcp-mcp

MCP client config

Add this to your MCP client (Claude Desktop claude_desktop_config.json, Claude Code / Cursor .mcp.json):

json
{  "mcpServers": {    "dcp": {      "command": "npx",      "args": ["-y", "github:dhnpmp-tech/dcp-mcp"],      "env": { "DCP_API_KEY": "dc1-sk-xxxxxxxx" }    }  }}

Then ask your agent to "list DCP models" or "rent a GPU on DCP for 30 minutes." Agents with no key can call register_agent first — see the quickstart below.

Tools

ToolWhat it does
register_agentSelf-register in one call — get a real API key + small SAR trial, no human, no email click. Use first when you have no key.
list_modelsList currently-serveable models (OpenAI-style).
chatRun a chat completion (OpenAI-compatible, in-Kingdom).
get_balanceRenter wallet balance (SAR).
list_gpusList rentable GPU types (e.g. H100, RTX 4090) with VRAM + live availability.
create_podRent a whole GPU as an interactive pod (root + Jupyter + SSH), prepaid per minute.
get_podPod status + access URL / SSH command / time remaining.
extend_podAdd time to a running pod, no restart.
stop_podStop early; unused prepaid time refunded.
rent_volumeRent an exclusive in-Kingdom persistent volume (10/20/30 GB).
get_volumeActive volume status + usage.

Zero-human quickstart (for agents)

The whole loop runs with no human in it:

  1. register_agent → returns a real api_key + a 20 SAR trial credit (no email click). Set it as DCP_API_KEY.
  2. list_gpus → pick a gpu_type string (e.g. "H100", "RTX 4090") from the live, available types.
  3. create_pod with that gpu_type + duration_minutes → poll get_pod for the access_url / ssh_command once running.
  4. chat → run OpenAI-compatible inference on an available model from list_models.
  5. stop_pod → stop early; unused prepaid minutes are refunded to the wallet.

Minting a key by hand (equivalent to register_agent):

bash
curl -s -X POST https://api.dcp.sa/api/renters/agent-register \  -H 'Content-Type: application/json' -d '{}'# → { "api_key": "dcp-renter-…", "trial_credit_sar": 20, "balance_sar": 20, ... }

The trial (20 SAR) is enough to list GPUs, run a short pod, and do real inference; the larger grant stays behind email-verified signup. Calls are per-IP rate-limited.

Environment

  • DCP_API_KEY — renter API key (required for every tool except register_agent).
  • DCP_API_BASE — API host, default https://api.dcp.sa.

Why DCP

Inference, GPU rental, fine-tune hosting, and storage on Saudi-owned hardware inside the Kingdom — full PDPL / data-residency compliance, billed in SAR. The inference API is a drop-in OpenAI replacement: point any OpenAI SDK at https://api.dcp.sa/v1.

Learn more: https://dcp.sa/v2/agents · https://dcp.sa/llms.txt

MIT licensed.

來源：README.md，提交 b9d485a

工具

0
SourceWeft 尚未在沙箱中啟動過該軟體包，因此其工具未知。

版本歷史

1
  1. v1.0.0最新Sep 16, 2026

評分

已滿足適用檢查項的 50%

該評分衡量此收錄條目的完整程度，依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價，也不表示伺服器安全或目前可用：可連通性是帶日期的檢查結果，評分也不包含安裝量或使用者評價。

  • 近 30 天內可連通25 分

    請保持端點能夠回應 MCP 握手；SourceWeft 每 30 天探測一次。

  • 已宣告認證方式10 分

    請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭，或保持端點能夠回應探測，以便判定其認證方式。

  • 已列出工具15 分

    請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list，或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。

  • 描述必需15 分
  • 圖示10 分
  • 文件15 分
  • 授權條款10 分