用途：在分布式 E2B 沙箱环境中训练、部署和管理神经网络，既可自定义架构训练模型，也可使用模板市场的预训练模型。需先注册登录并添加 MCP 服务器：claude mcp add flow-nexus npx flow-nexus@latest mcp start；npx flow-nexus@latest register；npx flow-nexus@latest login。
主要能力：支持单节点训练，架构包括 feedforward、lstm、gan、autoencoder、transformer，训练档位分 nano、mini、small、medium、large。提供模型推理 neural_predict。提供模板市场 neural_list_templates、neural_deploy_template。支持分布式训练集群 neural_cluster_init、neural_node_deploy（parameter_server、worker、aggregator 等节点）、neural_cluster_connect、neural_train_distributed（可启用 federated 联邦学习）。支持集群监控 neural_cluster_status、分布式推理 neural_predict_distributed、集群终止 neural_cluster_terminate。模型管理包括 neural_list_models、neural_training_status、neural_performance_benchmark、neural_validation_workflow。发布与市场包括 neural_publish_template（price 可为 0）和 neural_rate_template。
适用场景：图像分类、NLP 情感分析、时间序列预测、隐私敏感的联邦学习等。
限制：分布式训练需要认证；模板分 free 与 paid 档；具体收费、价格与部署效果资料未提供完整细节，需参考官方文档。