Lambda命令行界面
\[！小心\] 非官方项目 --这是一个社区构建的工具，与Lambda无关或不受其认可。
用于管理的快速CLI和MCP服务器 拉姆达 云GPU实例。
有两种使用方法：
- 命令行界面 (
lambda)-用于管理GPU实例的直接终端命令 - MCP服务器 (
lambda-mcp)-让像Claude这样的AI助手管理您的GPU基础设施
安装
自制（macOS/Linux）
brew install strand-ai/tap/lambda-cli来源
cargo install --git https://github.com/Strand-AI/lambda-cli预构建二进制文件
下载自 .
认证
从获取API密钥 Lambda仪表板.
选项1：环境变量
export LAMBDA_API_KEY=选项2：命令（1密码等）
export LAMBDA_API_KEY_COMMAND="op read op://Personal/Lambda/api-key"该命令在启动时执行，其输出用作API键。这适用于任何秘密经理。
通知（可选）
当您的实例准备就绪并支持SSH时，您将在Slack、Discord或Telegram上收到通知。
配置
设置以下一个或多个环境变量：
# Slack (incoming webhook)
export LAMBDA_NOTIFY_SLACK_WEBHOOK="https://hooks.slack.com/services/T00/B00/XXX"
# Discord (webhook URL)
export LAMBDA_NOTIFY_DISCORD_WEBHOOK="https://discord.com/api/webhooks/123/abc"
# Telegram (bot token + chat ID)
export LAMBDA_NOTIFY_TELEGRAM_BOT_TOKEN="123456:ABC-DEF..."
export LAMBDA_NOTIFY_TELEGRAM_CHAT_ID="123456789"设置指南
松弛： 创建 传入Webhook 在您的工作空间中。
不一致： 频道内设置→ 集成→ 网络钩子→ 新Webhook→ 复制Webhook URL。
电报：
- 消息 @植物学家 →
/newbot→ 复制令牌 - 给你的机器人发消息，然后访问
https://api.telegram.org/bot/getUpdates查找您的聊天ID
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CLI使用情况
命令
| 命令 | 描述 |
|---|---|
lambda list | 显示可用GPU类型及其定价和可用性 |
lambda running | 显示正在运行的实例 |
lambda start | 启动新实例 |
lambda stop | 终止实例 |
lambda find | 轮询，直到GPU类型可用，然后启动 |
例子
列出可用GPU：
lambda list启动实例：
lambda start --gpu gpu_1x_a10 --ssh my-key --name "dev-box"停止实例：
lambda stop --instance-id 等待可用性和自动启动：
lambda find --gpu gpu_8x_h100 --ssh my-key --interval 30CLI选项
开始
| 标志 | 描述 |
|---|---|
-g, --gpu | 实例类型（必填） |
-s, --ssh | SSH密钥名称（必填） |
-n, --name | 实例名称 |
-r, --region | 区域（如果省略，则自动选择） |
-f, --filesystem | 要附加的文件系统（必须位于同一区域） |
--no-notify | 即使设置了环境变量，也禁用通知 |
找到
| 标志 | 描述 |
|---|---|
-g, --gpu | 要等待的实例类型（必需） |
-s, --ssh | SSH密钥名称（必填） |
--interval | 轮询间隔（秒）（默认值：10） |
-n, --name | 启动时的实例名称 |
-f, --filesystem | 启动时要附加的文件系统 |
--no-notify | 即使设置了环境变量，也禁用通知 |
通知是 自动的 配置env变量时。使用 --no-notify 要禁用：
lambda start --gpu gpu_1x_a10 --ssh my-key --no-notify______________________________________________________________________
MCP服务器
这 lambda-mcp 二进制是 MCP（模型上下文协议） 让AI助手管理Lambda基础设施的服务器。
npx快速入门
最简单的使用方法 lambda-mcp 是通过npx进行的，无需安装：
npx @strand-ai/lambda-mcp选项
| 标志 | 描述 |
|---|---|
--eager | 在启动时执行API密钥命令，而不是在首次使用时执行 |
API密钥加载
使用时 LAMBDA_API_KEY_COMMAND，MCP服务器默认情况下将命令执行推迟到第一个API请求。如果您在每个会话中都不使用Lambda工具，这可以避免启动Claude Code时出现不必要的延迟。
使用 --eager 在启动时执行命令：
npx @strand-ai/lambda-mcp --eager注： CLI(lambda)总是在启动时执行API键命令，因为它用于即时操作。可用工具
| 工具 | 说明 |
|---|---|
list_gpu_types | 列出所有可用的GPU实例类型，包括定价、规格和当前可用性 |
start_instance | 启动新的GPU实例（如果已配置，则自动通知） |
stop_instance | 终止正在运行的实例 |
list_running_instances | 显示所有正在运行的实例及其状态和连接详细信息 |
check_availability | 检查特定GPU类型是否可用 |
自动通知
配置通知环境变量后，MCP服务器会在实例可通过SSH连接时自动发送通知。不需要额外的标志——只需设置 LAMBDA_NOTIFY_* env变量和启动实例与往常一样。
Claude代码设置
claude mcp add lambda -s user -e LAMBDA_API_KEY=your-api-key -- npx -y @strand-ai/lambda-mcp使用1Password CLI：
claude mcp add lambda -s user -e LAMBDA_API_KEY_COMMAND="op read op://Personal/Lambda/api-key" -- npx -y @strand-ai/lambda-mcp然后重新启动Claude Code。
示例提示
配置后，您可以向Claude询问以下问题：
- “Lambda上目前有哪些GPU？”
- “使用我的ssh密钥'macbook'启动H100实例”
- “显示我的运行实例”
- “检查是否有A100可用”
- “终止实例i-abc123”
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发展
# Build
cargo build
# Run tests
cargo test
# Run CLI
cargo run --bin lambda -- list
# Run MCP server
cargo run --bin lambda-mcp发布
要创建版本，请执行以下操作：
- 更新中的版本
Cargo.toml - 合并到main--这会自动执行：
- 创建git标签 - 为所有平台构建二进制文件 - 发布到npm - 更新Homebrew配方