Flow Nexus Neural 用于在分布式 E2B 沙箱环境中部署、训练和管理神经网络，可通过配置 MCP 服务器并使用 Flow Nexus 相关工具调用完成。用户可训练自定义模型或使用模板市场的预训练模板。
主要能力包括：单节点神经网络训练，支持 feedforward、LSTM、GAN、autoencoder、transformer 等架构，训练档位含 nano、mini、small、medium、large；模型推理；模板市场浏览与部署；分布式训练集群（参数服务器、worker、聚合节点，支持 mesh、ring、star、hierarchical 拓扑及联邦学习）；模型管理、训练状态查询、性能基准测试与验证工作流；发布模型为模板及评分。支持分类、时间序列、回归、NLP、视觉、异常检测、生成式等模板类别。
使用方式：先添加 MCP 服务器（claude mcp add flow-nexus npx flow-nexus@latest mcp start），再注册与登录（npx flow-nexus@latest register、npx flow-nexus@latest login），然后通过如 mcp__flow-nexus__neural_train、neural_predict、neural_cluster_init、neural_train_distributed 等工具调用完成训练与推理。分布式训练需要认证。
限制与注意事项：资料未提供具体收费与价格信息（除模板 tier 与发布价格字段外）；实际性能取决于配置与环境；数据与模型管理需 user_id；训练参数与资源档位需按任务选择。文档与资源链接见 Flow Nexus。