Agent 自己拿卡，人类实时监控。
MCP for Agent · Native Desktop Apps · Open Source
核心功能 · 快速开始 · Agent 用法 · 边界与安全 · 文档
概念示意图，不代表真实资源状态或 App 页面。
🤖 Agent 会写代码、跑实验了，GPU 还需要一张张指定吗？
对 Agent，ServerPilot 是一个 MCP：查卡、申请、归还。对人，它是一个 macOS 或 Windows App：看多台服务器的空闲、占用、任务和异常。
一个本机用户，管理多台服务器与协作 Agent；资源状态、申请和人工纠错始终围绕同一份本机控制面快照。
| 核心价值 | ServerPilot 提供什么 |
|---|---|
| 统一资源事实 | GUI、CLI 和 MCP 共用 daemon 的已提交快照，不再分别推算或采集状态。 |
| Agent 三步闭环 | Agent 通过 gpu_status → gpu_apply → gpu_release 完成日常 GPU 协调。 |
| 人类实时监控 | 人可以查看服务器、任务、归属和异常，并在需要时执行受限纠错。 |
| 逐卡空闲占卡 | 可选的 keepalive 只让出被申请的卡，用后按策略恢复，不影响同机其它卡。 |
按设置的采集间隔更新服务器状态；GPU 空闲、占用、任务归属和采集异常，都在 App 里直接看。
默认 MCP 只有三个日常工具：
- 🔍
gpu_status：查看可用 GPU 及最近显存、利用率遥测 - 🔑
gpu_apply：申请 GPU - ♻️
gpu_release：明确归还
申请成功后，Agent 会拿到 SSH 连接、远端工作目录、CUDA selector 和 lease_id，不用再猜服务器、目录或 GPU 编号。
Agent 正常干活时，人只看全局。发现归属不对、连接异常或遗留占用，再人工确认和纠正；可处理遗留租约，或在保持卡数不变的前提下改派 GPU。
逐卡 keepalive 可让确认空闲的 GPU 按策略保持待命。Agent 申请时只让出目标卡，用完归还后再恢复待命，不影响同机其他 GPU。
只用于你有管理权限的服务器，不碰未知或他人正在运行的任务。
从源码启动需要 Python 3.12+、uv 和 macOS 或 Windows。Windows 用户也可以直接下载下方的桌面 App，无需预先安装 Python 或 uv。
git clone https://github.com/JinPLu/ServerPilot.git
cd ServerPilot
uv tool install --force .
serverpilot daemon install --source-root "$PWD"
serverpilot daemon status服务默认监听 http://127.0.0.1:8787。
在有管理权限的服务器部署同版本采集入口，并保证非交互 SSH 可以执行：
serverpilot-collect --schema-version 2
在 App 中添加 SSH 连接和绝对远端工作目录。新鲜采集成功后，GPU 才进入可申请状态。详细要求见服务器采集协议。
以 Codex 为例：
codex mcp add serverpilot \
--env SERVERPILOT_URL=http://127.0.0.1:8787 \
-- serverpilot-mcp
python3 scripts/install_agent_policy.py codex --installClaude Code 与 Cursor 的接入方式见 Agent / MCP 指南。
gpu_status → gpu_apply(task="任务名") → 使用返回的分配 → gpu_release(lease_id)
- Agent 不传 GPU ID，
gpu_apply负责选卡。 gpu_status的逐卡telemetry同时包含最近观测与近 10 分钟平均资源使用；端点host_telemetry.recent_average同样提供 CPU 负载和内存占用的近 10 分钟均值。GUI 与 MCP 都读取 daemon 的同一份 REST 快照，不会重复 SSH 采集。首次只读采集会把端点记录为 GPU、纯 CPU 或尚未确认；纯 CPU 服务器保留 CPU/内存监控，并以说明性的cpu_only_servers返回给 Agent，但不会参与 GPU 分配。汇总telemetry_summary的current_average_*只表示当前瞬时样本的跨卡平均；它们不决定可申请性，仍以status和gpu_apply为准。- SSH 后先进入返回的
workspace.path，再使用 CUDA selector。workspace.path是远端工作目录，不是代码仓库。 - CUDA 初始化或 workload 启动失败时，立即
gpu_release。 no_capacity表示不分配、不排队；不要在同一轮反复申请。
从 GitHub Releases 下载 ServerPilot-*-windows-x64.zip，解压后运行其中的 ServerPilot.exe。App 会在 %LOCALAPPDATA%\ServerPilot 保存本机 inventory 与控制面状态，启动后直接打开与 macOS 版相同的信息架构：服务器总览、服务器详情、逐 GPU 显存环图和 2×2 资源历史。
Windows 10/11 需要 Microsoft Edge WebView2 Runtime（多数系统已自带）；缺失时 App 会给出明确提示，不会降级为外部浏览器页面。关闭窗口只停止本次由 App 启动的本机服务；已经在运行的控制面保持不受影响。
如需从 Windows 源码构建，可在 PowerShell 中运行：
.\desktop\build-windows-app.ps1zsh desktop/build-macos-app.sh
open "./ServerPilot.app"App 负责看状态、看归属、看异常。人工改派只更新 lease 和 CUDA selector，不迁移正在运行的进程；对应 Agent 需按新 selector 重启 workload。
- ServerPilot 只协调 GPU 归属，不替项目启动、停止、迁移或抢占 workload。
- 服务器状态只来自固定的只读 SSH 采集入口；不接收任意远端命令，也不提供密码或私钥。
- 采集过期、连接异常、未知进程或资源冲突时，一律拒绝分配（fail closed）。
- 控制面默认只监听本机 loopback；GPU UUID 与 endpoint 是资源身份边界。