mitulgarg/env-doctor
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CUDA/GPU環境の互換性問題をローカル、Docker、CI/CDで診断・修正できます。CLI + MCPサーバーが利用可能です。
概要
GPUとPython AIライブラリの間に欠けているリンク ドライバーはCUDA 11.8をサポートしているのに、pip install torchはCUDA 12.4ホイールを搭載しているからです。 NVIDIAドライバー、システムツールキット、cuDNN、Pythonライブラリ間でCUDAのバージョンが不一致している場合もあります。 自分の環境が壊れているかどうか、そしてそれをどう直すかを知るには時間がかかります。 コアCLIには重い依存関係がなく、数秒でインストールできます。 複数のGPUノードからなる分散システムを管理したい場合は、このダッシュボードが観測可能性の観点から役立ちます。複数のGPUマシンを監視するためのウェブUIを追加し、コアCLIには影響しません。近いうちに、各VMの分散型env-doctor CLIインスタンスを通じてダッシュボードから直接アクションを行うことができるようになるでしょう! これにはfastapi、uvicorn、sqlalchemy、aiosqliteが加わります Env-Doctorには、Claude CodeやClaude DesktopなどのAIアシスタントに11の診断ツールを公開する、組み込みのModel Context Protocol(MCP)サーバーが含まれています。
概要（AI 翻訳）
環境ドクター
GPUとPython AIライブラリの間に欠けているリンク
「なぜPyTorchはインストールしたばかりなのにCUDAエラーでクラッシュするのですか?」
あなたのドライバーはCUDA 11.8をサポートしているのに、
pip install torchはCUDA 12.4ホイールを渡したからです。
Env-DoctorがGPUコンピューティングにおける#1のフラストレーションを診断し修正: NVIDIAドライバー、システムツールキット、cuDNN、Pythonライブラリ間のCUDAバージョンの不一致。
環境が壊れているかどうか、そしてそれをどう直すかを判断するのに5秒しかかかりません。
ドクター「チェック」(診断)
特徴
| 特徴 | 機能 |
|---|---|
| ワンコマンド診断 | 互換性確認:GPUドライバー→CUDA Toolkit → cuDNN → PyTorch/TensorFlow/JAX |
| 計算能力チェック | GPUアーキテクチャの不一致検出 — ドライバーやCUDAが正常であっても新しいGPU(例:Blackwell)でtorch.cuda.is_available()がFalse]を返す理由を検出 |
| Pythonバージョン互換性 | PythonバージョンのAIライブラリとの競合検出および依存関係の連鎖的影響 |
このページは AI により自動翻訳されています。技術的な詳細は原文をご確認ください。
README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
Env-Doctor
The missing link between your GPU and Python AI libraries
“Why does my PyTorch crash with CUDA errors when I just installed it?”
Because your driver supports CUDA 11.8, but
pip install torchgave you CUDA 12.4 wheels.
Env-Doctor diagnoses and fixes the #1 frustration in GPU computing: mismatched CUDA versions between your NVIDIA driver, system toolkit, cuDNN, and Python libraries.
It takes 5 seconds to find out if your environment is broken - and exactly how to fix it.
Doctor “Check” (Diagnosis)
Features
| Feature | What It Does |
|---|---|
| One-Command Diagnosis | Check compatibility: GPU Driver → CUDA Toolkit → cuDNN → PyTorch/TensorFlow/JAX |
| Compute Capability Check | Detect GPU architecture mismatches — catches why torch.cuda.is_available() returns False on new GPUs (e.g. Blackwell) even when driver and CUDA are healthy |
| Python Version Compatibility | Detect Python version conflicts with AI libraries and dependency cascade impacts |
| Jupyter / Notebook Output | from env_doctor import check; check() renders a rich HTML diagnosis inline in Jupyter, Colab, or VS Code notebooks — falls back to text in the terminal |
| CUDA Auto-Installer | Execute CUDA Toolkit installation directly with --run; CI-friendly with --yes; preview with --dry-run |
インストール
uvx env-doctor check設定
// Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"env-doctor": {
"command": "env-doctor-mcp"
}
}
}