NVIDIA Nsight AI
CUDA MCP Server、Copilot Blueprint 和 Nsight Compute 集成
借助由 NVIDIA 提供的 CUDA MCP Server，现有的 NVIDIA CUDA™ 知识库引入 AI 驱动开发工作流，通过单行指令实现智能体调用；亦可选用开源 Nsight™ Copilot Blueprint，构建适用于 NVIDIA GPU 加速系统的自托管 CUDA AI 后端。*
哪种 NVIDIA Nsight AI 工具适合你的 CUDA 工作流？
将 AI 编程智能体连接到当前的 CUDA 知识库，部署自行托管的 AI 助手，或将 AI 引导的性能分析引入您的 Nsight 工作流。
NVIDIA Nsight AI 演示：Copilot 和 Nsight Compute
在 Visual Studio Code 和 Nsight Compute 中使用 Nsight Copilot，将 CUDA MCP Server 连接到你的首选的编程智能体，或为自托管工作流部署开源蓝图。
观看 Nsight Copilot Blueprint 演示
本视频展示了开源 Nsight Copilot Blueprint，这是专为 NVIDIA GPU 加速系统构建的自托管 CUDA AI 后端。*
观看 Nsight Compute 的 Nsight Copilot
本视频演示了 Nsight Compute 中的 Nsight Copilot 集成，为非合并内存访问提供了交互式指导。
面向 CUDA 开发者的 NVIDIA Nsight AI 的主要功能
为智能体提供 CUDA 知识库
接入 CUDA MCP 服务器，让 AI 代码智能体能够读取最新的 NVIDIA CUDA 文档与代码示例，依托官方一手资料解答各类 CUDA 相关问题。
AI 辅助 CUDA 开发
在 Visual Studio Code 与 Nsight Compute 中使用 Nsight Copilot，实现支持 CUDA 感知的对话问答、代码生成、代码转换以及交互式开发指引。
开源自托管 CUDA AI 方案
部署针对 DGX Spark™ 优化的开源 Nsight Copilot Blueprint，搭建自托管 CUDA AI 后端，并接入兼容的 IDE 客户端。前往 GitHub 了解该蓝图项目。
开始使用 NVIDIA Nsight AI
CUDA MCP Server
选择您的代理并连接。首次连接时，使用您的 NVIDIA 开发者账户登录。之后，您的客户端将重复使用该身份验证。
从终端运行此命令
claude mcp add --scope user --transport http nvidia-cuda-docs https://api.copilot.nsight.ngc.nvidia.com/mcp/cuda-docs
从终端运行此命令
codex mcp add nvidia-cuda-docs --url https://api.copilot.nsight.ngc.nvidia.com/mcp/cuda-docs
添加到你的自定义 MCP 配置中
{
"mcpServers": {
"nvidia-cuda-docs": {
"url": "https://api.copilot.nsight.ngc.nvidia.com/mcp/cuda-docs"
}
}
}
添加到你的自定义 MCP 配置中
{
"mcpServers": {
"nvidia-cuda-docs": {
"serverUrl": "https://api.copilot.nsight.ngc.nvidia.com/mcp/cuda-docs"
}
}
}
连接到 CUDA MCP 服务器
https://api.copilot.nsight.ngc.nvidia.com/mcp/cuda-docs
Nsight Copilot Blueprint
一个针对 NVIDIA GPU 加速系统优化的开源自托管 CUDA AI 后端。*
1. 确认配置
搭建搭载 NVIDIA GPU 加速的系统，操作系统需为 Ubuntu 22.04 或更高版本，同时安装 Docker Compose v2、NVIDIA Container Toolkit，并预留至少 200 GB 可用磁盘空间。硬件要求与部署说明请参阅 GitHub 指南。
2. 部署蓝图
按照 GitHub 指南，通过 Docker Compose 完成蓝图部署。
3. 连接集成开发环境 (IDE)
后端启动运行后，接入 Nsight Copilot VS Code 扩展或其他兼容的 IDE 客户端。
NVIDIA Nsight AI 常见问题解答
获取 NVIDIA Nsight AI 常见问题解答，内容涵盖 CUDA MCP 服务器、自托管部署、Nsight Compute 集成以及系统配置要求。
Nsight AI 是经过迭代升级并完成品牌更名的全新平台，用以取代 Nsight Copilot。该平台专为 NVIDIA CUDA 编程打造，提供智能代码建议与开发辅助，助力简化 AI 赋能开发工作流。
欢迎前往 NVIDIA Nsight AI 产品页面了解全新功能特性。
CUDA MCP Server 提供标准化接口，可将你选用的 AI 代码智能体接入 NVIDIA 官方一手 CUDA 文档与代码示例资源，保障模型输出精准、贴合上下文的回答。
查阅相关文档，了解如何将智能体接入 CUDA MCP Server。
Nsight Copilot Blueprint 是一款开源的自托管 CUDA AI 后端，针对 NVIDIA GPU 加速系统优化。开发者借助该方案，既能使用高阶 AI 开发辅助能力，又可完全掌控开发环境、保障数据隐私。
你可以在 Nsight Compute 内启用 Nsight Copilot 集成功能，获取针对性交互式指导，重点覆盖内存分析场景，例如定位并修复 CUDA 内核中非合并内存访问问题。
详细了解 Nsight Compute integration 工具。
需要。首次连接 CUDA MCP Server 时，必须通过 NVIDIA 开发者账号完成身份验证；验证成功后，客户端将安全保存凭证，并在后续会话中复用。
加入 NVIDIA 开发者计划，管理你的账号。
部署该蓝图需配备搭载 NVIDIA GPU 加速的系统，操作系统为 Ubuntu 22.04 或更高版本，安装 Docker Compose v2 与 NVIDIA Container Toolkit，同时磁盘可用空间至少预留 200 GB。
请查阅 GitHub 部署文档，了解系统配置要求。
托管版 CUDA MCP Server 仅用于调取 NVIDIA 整理的文档资源。但若您需要处理高度敏感或专有代码，建议采用自托管 Nsight Copilot Blueprint，确保数据完全在本地环境内留存。
前往 Nsight Copilot Blueprint GitHub 了解自托管方案。
不能。Nsight AI 依托 AI 能力提供实时分析与参考建议，作为传统调试方式的有效补充。开发者仍需搭配标准调试工具，完成完整的应用程序验证工作。
进一步了解 Nsight Compute 工具概览。
所采用的标准化通信协议，支持各类代码助手安全对接 NVIDIA 知识库与技术文档。
参阅 Nsight Copilot GitHub 文档，了解该协议使用方式。
更多 Nsight 资源
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支持
如您需要提交反馈、提出功能需求或上报问题，请前往开发者论坛。
*硬件兼容性取决于内置 NIM™ 模型的配置要求。最新系统要求请参阅 GitHub 指南。