楼主
最近在用各种 AI Agent（Claude Code / Cursor / Codex）自动化跑深度学习实验，发现现有的 Agent 基础设施在面向裸机 GPU 集群时，存在几个工程层面的硬伤：
1.上下文截断导致凭证丢失：SSH 私钥、主机配置等上下文数据随着对话轮数增加极易被 LLM 遗忘，导致 Agent 断连后无法恢复现场。
2.算力抢占与状态冲突 (Lock Contention)：多个 Agent 实例并发调度机器时，缺乏统一的控制面，高频发生 VRAM 互挤（OOM）和环境覆盖。
3.低效的 I/O 与数据冗余：各个任务实例处于数据孤岛，Agent A 下完的几十 GB 模型权重，Agent B 切进去后由于环境隔离又会重拉一遍。
4.重复陷入相同的环境错误：比如 CUDA out of memory 或 NCCL timeout，Agent 每次都会从零开始去网搜解决方案。
5.agent使用调度多服务器能力欠缺
针对这些场景，我基于 MCP (Model Context Protocol) 规范，用 Cloudflare Workers 和 D1 撸了一个轻量级的算力控制面（Control Plane）。完全无服务器架构，旨在为多 Agent 协同提供一层带“集体记忆”的中间件。
项目地址：https://github.com/ixijxjgxidj-cmd/GPU-Server-Management-MCP-Skill-
识别服务器地址接的英伟达的免费api，实测还挺好用的。
欢迎提修改意见！
