mcp-server-docker MCP Server

Do czego służy serwer “mcp-server-docker” MCP?

mcp-server-docker MCP Server to wyspecjalizowany serwer Model Context Protocol (MCP), zaprojektowany, aby umożliwić asystentom AI zarządzanie kontenerami Docker płynnie za pomocą języka naturalnego. Łącząc agentów AI z Dockerem, umożliwia automatyczną orkiestrację kontenerów, introspekcję, debugowanie oraz zarządzanie danymi trwałymi — wszystko to przez standaryzowane interfejsy MCP. Serwer ten daje programistom, administratorom systemów i entuzjastom AI możliwość interakcji ze środowiskami Docker — lokalnie lub zdalnie — upraszczając takie zadania jak uruchamianie nowych usług, zarządzanie działającymi kontenerami czy obsługę wolumenów Docker. Integracja MCP z Dockerem zwiększa produktywność, ogranicza ręczną interwencję i otwiera nowe możliwości rozwoju oraz operacji wspieranych przez AI.

Lista promptów

• docker_compose
  Użyj języka naturalnego do komponowania i zarządzania kontenerami. Ten prompt prowadzi LLM przez workflow planowania i zastosowania: opisujesz pożądane kontenery i konfiguracje, a LLM generuje plan, który możesz przejrzeć, zatwierdzić lub zmodyfikować przed wdrożeniem.

Lista zasobów

• Kontenery
  Udostępnia informacje o działających i dostępnych kontenerach Docker, pozwalając klientom AI na ich inspekcję lub interakcję.
• Wolumeny
  Zapewnia dostęp do wolumenów Docker do zarządzania danymi trwałymi, umożliwiając listowanie, tworzenie lub usuwanie wolumenów.
• Sieci
  Udostępnia dostępne sieci Docker, z których mogą korzystać klienci do łączenia kontenerów lub zarządzania ustawieniami sieciowymi.

Lista narzędzi

• docker_compose
  Umożliwia tworzenie i orkiestrację aplikacji Docker z wieloma kontenerami za pomocą poleceń w języku naturalnym.
• container_introspection
  Pozwala na introspekcję i debugowanie działających kontenerów, dostarczając informacji o statusie, konfiguracji i logach.
• volume_management
  Ułatwia zarządzanie wolumenami Docker, w tym ich tworzenie, listowanie i usuwanie jako trwałe miejsce składowania.

Przykłady zastosowań tego serwera MCP

• Wdrażanie kontenerów językiem naturalnym
  Wdrażaj i zarządzaj kontenerami Docker, po prostu opisując pożądaną konfigurację w prostym języku — usprawnia to procesy deweloperskie i testowe.
• Zdalna administracja serwerami
  Łącz się ze zdalnymi silnikami Docker, aby zarządzać serwerami WWW lub obciążeniami chmurowymi, upraszczając pracę administratorów.
• Debugowanie i introspekcja kontenerów
  Używaj AI do inspekcji, debugowania i zarządzania działającymi kontenerami, skracając czas potrzebny na rozwiązywanie problemów.
• Zarządzanie danymi trwałymi
  Zarządzaj wolumenami Docker bezpośrednio z narzędzi AI — łatwiej organizuj, wykonuj kopie zapasowe i czyść dane trwałe.
• Eksperymentowanie z aplikacjami open source
  Szybko uruchamiaj i testuj aplikacje open source korzystające z Dockera, co pomaga programistom i entuzjastom efektywnie oceniać nowe narzędzia.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Node.js oraz aplikację Windsurf.
2. Otwórz swój plik konfiguracyjny Windsurf.
3. Dodaj następujący wpis do obiektu mcpServers:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-docker": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-server-docker"
       ]
     }
   }
   

4. Zapisz konfigurację i zrestartuj Windsurf.
5. Zweryfikuj, czy serwer działa i jest dostępny.

Claude

1. Zainstaluj uv, jeśli nie masz go jeszcze zainstalowanego.
2. Na MacOS znajdź ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   Na Windows znajdź %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Dodaj poniższe do sekcji mcpServers:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-docker": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-server-docker"
       ]
     }
   }
   

4. Zapisz plik i zrestartuj Claude.
5. Potwierdź, że serwer MCP jest widoczny i działa poprawnie.

Cursor

1. Zainstaluj uv.
2. Otwórz plik konfiguracyjny Cursor.
3. Wstaw poniższy JSON do obiektu mcpServers:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-docker": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-server-docker"
       ]
     }
   }
   

4. Zapisz i zrestartuj Cursor.
5. Sprawdź, czy serwer Docker MCP pojawia się na liście narzędzi.

Cline

1. Upewnij się, że Node.js i uv są zainstalowane.
2. Edytuj plik konfiguracyjny Cline.
3. Dodaj wpis serwera MCP:

   "mcpServers": {
     "mcp-server-docker": {
       "command": "uvx",
       "args": [
         "mcp-server-docker"
       ]
     }
   }
   

4. Zapisz zmiany i zrestartuj Cline.
5. Zweryfikuj działanie serwera MCP, uruchamiając polecenie testowe.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w swojej konfiguracji. Przykład:

"mcpServers": {
  "mcp-server-docker": {
    "command": "uvx",
    "args": [
      "mcp-server-docker"
    ],
    "env": {
      "DOCKER_HOST": "${DOCKER_HOST_ENV_VAR}"
    },
    "inputs": {
      "api_key": "${DOCKER_API_KEY_ENV_VAR}"
    }
  }
}

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “mcp-server-docker” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL endpointu MCP.

Przegląd

Nasza opinia

mcp-server-docker MCP oferuje przejrzystą dokumentację, praktyczne workflow promptów oraz solidną integrację z Dockerem. Jego nacisk na orkiestrację i introspekcję językiem naturalnym sprawia, że jest szczególnie wartościowy dla deweloperów i operacji wspieranych przez AI. Brakuje jednak szczegółów dotyczących zaawansowanych funkcji MCP, takich jak Roots i Sampling. Ogólnie jest to dojrzały i bardzo użyteczny serwer MCP do automatyzacji Dockera.

Ocena MCP