Server MCP Containerd

Cosa fa il server MCP “MCP Containerd”?

Il server MCP Containerd è un’implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per interfacciarsi direttamente con il CRI (Container Runtime Interface) di Containerd utilizzando la libreria Rust RMCP. Consente ad assistenti AI e client di gestire carichi di lavoro container in modo programmato, permettendo azioni come creazione, avvio, arresto ed eliminazione di container o pod, oltre all’interazione con le immagini dei container. Esponendo i servizi runtime e di immagini di Containerd tramite endpoint MCP standardizzati, MCP Containerd permette ai workflow basati su AI di automatizzare la gestione del ciclo di vita dei container, eseguire operazioni sulle immagini e interrogare lo stato, il tutto integrandosi perfettamente con LLM e agenti AI. Questo migliora i workflow di sviluppo e operations rendendo la gestione complessa dei container accessibile tramite interazioni strutturate, automatizzate e assistite dall’intelligenza artificiale.

Elenco dei Prompt

Nessun template prompt è menzionato nel repository.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP esplicita è descritta nel repository.

Elenco degli Strumenti

• version service: Fornisce informazioni sulla versione del CRI (Container Runtime Interface).
• runtime service: Espone operazioni di runtime su container e pod, tra cui creazione, avvio, arresto ed eliminazione di pod/container, interrogazione dello stato ed esecuzione di comandi nei container.
• image service: Offre operazioni sulle immagini come elencare immagini, recuperare lo stato di un’immagine, effettuare il pull ed eliminare immagini, e ottenere informazioni sul filesystem dell’immagine.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Gestione ciclo di vita container: Automatizza la creazione, l’avvio, l’arresto e l’eliminazione di container e pod in un ambiente Containerd, semplificando i workflow DevOps e di test.
• Gestione immagini: Effettua il pull, l’elenco e l’eliminazione delle immagini dei container in modo programmato, abilitando pipeline CI/CD o la preparazione di ambienti guidati dall’AI.
• Interrogazione stato container: Recupera lo stato in tempo reale e le diagnosi di pod e container, utile per monitoraggio, troubleshooting e orchestrazione intelligente.
• Esecuzione di comandi nei container: Esegui comandi arbitrari all’interno di container in esecuzione, supportando il debug remoto o attività di manutenzione automatizzate.
• Gestione pod: Gestisci i sandbox dei pod, incluse creazione, controlli di stato ed eliminazione, utile per deployment Kubernetes e scenari microservizi.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere installato Rust, Containerd e gli strumenti di compilazione Protobuf.
2. Compila il server:
   cargo build --release
3. Avvia il server:
   cargo run --release
4. Aggiungi MCP Containerd al tuo file di configurazione Windsurf.
5. Usa questo frammento JSON nella configurazione:

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

Claude

1. Installa Rust e Containerd.
2. Compila il server MCP Containerd:
   cargo build --release
3. Configura Claude per connettersi al server MCP in esecuzione.
4. Aggiungi il seguente frammento alla configurazione di Claude:

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

Cursor

1. Verifica i prerequisiti: Rust, Containerd.
2. Compila con:
   cargo build --release
3. Avvia il server:
   cargo run --release
4. Inserisci questo frammento nella configurazione di Cursor:

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

Cline

1. Installa Rust, Containerd e assicurati che gli strumenti Protobuf siano disponibili.
2. Compila ed esegui il server come sopra.
3. Aggiungi alla configurazione di Cline:

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

Protezione delle chiavi API

Se la tua configurazione richiede segreti (es. per autenticazione futura), usa variabili d’ambiente:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può ora utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “containerd-mcp” con il vero nome del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Riepilogo

Valutazione breve:
MCP Containerd offre un chiaro collegamento tra Containerd e MCP, con una copertura robusta di strumenti per la gestione di container e immagini. Tuttavia, l’assenza di template prompt e risorse esplicite ne riduce la flessibilità out-of-the-box. È adatto per automazione DevOps e workflow guidati dall’AI, ma la documentazione e il supporto alle risorse potrebbero essere migliorati.

Valutazione MCP

Valutazione complessiva: 6/10. Il server MCP Containerd offre solide funzionalità core per la gestione dei container tramite MCP, ma manca di template prompt, definizioni esplicite di risorse e una documentazione di configurazione completa che ne faciliterebbe l’adozione e l’estensione.