Serveur MCP Containerd

Que fait le serveur MCP “MCP Containerd” ?

Le serveur MCP Containerd est une implémentation du Model Context Protocol (MCP) conçue pour interagir directement avec le CRI (Container Runtime Interface) de Containerd via la bibliothèque Rust RMCP. Il permet aux assistants IA et aux clients de gérer de façon programmatique les charges de travail de conteneurs, permettant des actions telles que la création, le démarrage, l’arrêt et la suppression de conteneurs ou de pods, ainsi que l’interaction avec les images de conteneurs. En exposant les services runtime et images de Containerd via des endpoints MCP standardisés, MCP Containerd permet aux workflows pilotés par l’IA d’automatiser la gestion du cycle de vie des conteneurs, d’effectuer des opérations sur les images et d’interroger l’état — le tout en s’intégrant de manière transparente avec les LLM et les agents IA. Cela améliore les workflows de développement et d’exploitation en rendant la gestion complexe des conteneurs accessible via des interactions structurées, automatisées et assistées par l’IA.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt n’est mentionné dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP explicite n’est décrite dans le dépôt.

Liste des outils

• service version : Fournit les informations de version du CRI (Container Runtime Interface).
• service runtime : Expose les opérations runtime sur les conteneurs et pods, y compris la création, le démarrage, l’arrêt, la suppression de pods/conteneurs, la requête de statut et l’exécution de commandes dans les conteneurs.
• service image : Propose des opérations sur les images telles que la liste, l’obtention du statut, le téléchargement, la suppression d’images, et l’accès aux informations du système de fichiers des images.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Gestion du cycle de vie des conteneurs : Automatisez la création, le démarrage, l’arrêt et la suppression de conteneurs et pods dans un environnement Containerd, pour rationaliser les workflows DevOps et de tests.
• Gestion des images : Téléchargez, listez et supprimez les images de conteneur de manière programmatique, permettant la préparation d’environnements CI/CD ou pilotés par IA.
• Interrogation du statut des conteneurs : Récupérez le statut et le diagnostic en temps réel des pods et conteneurs, utile pour la supervision, le dépannage et l’orchestration intelligente.
• Exécution de commandes dans les conteneurs : Lancez des commandes arbitraires à l’intérieur de conteneurs en cours d’exécution, pour le débogage à distance ou les tâches de maintenance automatisées.
• Gestion des pods : Gérez les sandboxes de pods, y compris la création, la vérification du statut et la suppression, ce qui est bénéfique pour les scénarios de déploiement Kubernetes et microservices.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous d’avoir installé Rust, Containerd et les outils de compilation Protobuf.
2. Construisez le serveur :
   cargo build --release
3. Lancez le serveur :
   cargo run --release
4. Ajoutez MCP Containerd à votre fichier de configuration Windsurf.
5. Utilisez ce fragment JSON dans votre configuration :

"mcpServers": {
  "containerd-mcp": {
    "command": "cargo",
    "args": ["run", "--release"]
  }
}

Claude

1. Installez Rust et Containerd.
2. Construisez le serveur MCP Containerd :
   cargo build --release
3. Configurez Claude pour se connecter au serveur MCP en cours d’exécution.
4. Ajoutez ce qui suit à votre configuration Claude :

"mcpServers": {
  "containerd-mcp": {
    "command": "cargo",
    "args": ["run", "--release"]
  }
}

Cursor

1. Prérequis : Rust, Containerd.
2. Construisez avec :
   cargo build --release
3. Lancez le serveur :
   cargo run --release
4. Insérez ce fragment dans la configuration de Cursor :

"mcpServers": {
  "containerd-mcp": {
    "command": "cargo",
    "args": ["run", "--release"]
  }
}

Cline

1. Installez Rust, Containerd et vérifiez la disponibilité des outils Protobuf.
2. Construisez et lancez le serveur comme ci-dessus.
3. Ajoutez à votre configuration Cline :

"mcpServers": {
  "containerd-mcp": {
    "command": "cargo",
    "args": ["run", "--release"]
  }
}

Sécurisation des clés API

Si votre configuration nécessite des secrets (ex. pour une authentification future), utilisez des variables d’environnement :

"mcpServers": {
  "containerd-mcp": {
    "command": "cargo",
    "args": ["run", "--release"],
    "env": {
      "CONTAINERD_API_KEY": "${CONTAINERD_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${CONTAINERD_API_KEY}"
    }
  }
}

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

{
  "containerd-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois la configuration faite, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de changer “containerd-mcp” pour le nom réel de votre serveur MCP et de remplacer l’URL par celle de votre propre serveur MCP.

Aperçu

Courte évaluation :
MCP Containerd propose un pont clair entre Containerd et MCP, avec une couverture robuste des outils pour la gestion des conteneurs/images. Cependant, l’absence de modèles de prompt et de ressources explicites réduit sa flexibilité prête à l’emploi. Il convient bien à l’automatisation DevOps et aux workflows pilotés par IA, mais la documentation et le support des ressources pourraient être améliorés.

Score MCP

Note globale : 6/10. Le serveur MCP Containerd fournit des fonctionnalités de base solides pour la gestion des conteneurs via MCP, mais manque de modèles de prompt, de définitions de ressources explicites et d’une documentation de configuration complète qui faciliteraient son adoption et son extension.