克劳德·科拉布
通过Google Colab授予Claude Code GPU访问权限。
AI编码代理可以读取文件、运行bash和编辑代码，但它们没有GPU访问权限。claude-colab使用colab的免费T4 GPU弥合了这一差距。
运作原理
Colab (T4 GPU) Your Mac / PC
┌─────────────────────────┐ ┌──────────────────────┐
│ Flask API │ │ claude-colab CLI │
│ /exec, /python, │◄── HTTPS ──────►│ or │
│ /upload, /download │ (cloudflared) │ MCP Server │
│ │ E2E encrypted │ (Claude Code tools) │
│ Bearer token + Fernet │ │ │
└─────────────────────────┘ └──────────────────────┘- 打开一个Colab笔记本，点击“全部运行”
- 复制连接字符串
- Claude Code获得GPU访问权限
快速开始
安装
pip install claude-colab启动Colab服务器
打开 notebooks/claude_colab_server.ipynb 谷歌Colab。将运行时设置为 T4 GPU.运行所有单元格。复制连接字符串。
连接
claude-colab connect cc://TOKEN:KEY@your-tunnel.trycloudflare.com用它
claude-colab status # GPU info
claude-colab exec "nvidia-smi" # Run shell commands
claude-colab python -c "import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0))"
claude-colab upload model.py /content/model.py
claude-colab download /content/results.csv ./results.csvMCP服务器（克劳德代码集成）
添加 ~/.claude/settings.json:
{
"mcpServers": {
"claude-colab": {
"command": "claude-colab",
"args": ["mcp-serve"]
}
}
}Claude Code现在有5个GPU工具：
| 工具 | 它做什么 |
|---|---|
colab_status | GPU信息、VRAM、磁盘、正常运行时间 |
colab_exec | 运行shell命令 |
colab_python | 执行Python代码 |
colab_upload | 将文件上传到Colab |
colab_download | 从Colab下载文件 |
示例
You: "Benchmark this model on the GPU"
Claude:
1. colab_status → Tesla T4, 15GB VRAM
2. colab_upload → sends model.py
3. colab_exec → "pip install torch transformers"
4. colab_exec → "python model.py"
5. colab_download → fetches results.json连接安全
连接字符串包含您的身份验证令牌和加密密钥。三种连接方式：
# Direct (convenient, visible in shell history)
claude-colab connect cc://TOKEN:KEY@host
# Interactive prompt (nothing in history)
claude-colab connect
# Pipe from clipboard (nothing in ps aux or history)
pbpaste | claude-colab connect -安全
E2E加密
所有请求和响应体都使用加密 断开 （AES-128-CBC+HMAC-SHA256）。加密密钥是每个Colab会话生成的，与承载令牌分开。
| 演员 | 看得见 | 看不见 |
|---|---|---|
| 随机用户 | 无（无令牌） | 一切 |
| Cloudflare | URL路径、时间、令牌 | 请求/响应体 |
| 谷歌（Colab） | 虚拟机上的所有内容 | 您的本地文件 |
我们无法保护的东西
- 谷歌在Colab VM上看到数据——这是他们的硬件
- 在Colab上任意执行代码——这是你的会话
- 本地机器泄露
~/.claude-colab.json
局限性
- 会话超时：免费Colab在闲置90分钟/12小时后死亡。您需要重新启动并重新连接。
- 无流媒体：长时间运行的命令在完成之前不会返回任何内容。重定向到文件：
colab_exec "python train.py > output.log 2>&1" - 50MB文件限制：对于较大的文件，请使用
colab_exec随着wget或gdown. - 无持久状态：每个
/python调用在新的命名空间中运行。
许可证
麻省理工学院