ماذا يفعل خادم “mcp-server-docker” MCP؟

يُعد خادم mcp-server-docker MCP خادمًا متخصصًا لبروتوكول سياق النماذج (MCP)، صُمم لتزويد المساعدين الذكاء الاصطناعي بالقدرة على إدارة حاويات Docker بسلاسة عبر اللغة الطبيعية. من خلال ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بـ Docker، يمكّن الخادم من تنفيذ عمليات أتمتة تنسيق الحاويات، والفحص، وتصحيح الأخطاء، وإدارة البيانات الدائمة، وكل ذلك عبر واجهات MCP الموحدة. يمنح هذا الخادم المطورين ومديري الأنظمة ومحبي الذكاء الاصطناعي إمكانية التفاعل مع بيئات Docker—محليًا أو عن بُعد—مما يبسط سير العمل مثل تشغيل خدمات جديدة، وإدارة الحاويات الجارية، والتعامل مع أحجام Docker. يعمل تكامل MCP مع Docker على تعزيز الإنتاجية وتقليل التدخل اليدوي ويفتح آفاقًا جديدة للتطوير والتشغيل المدعومين بالذكاء الاصطناعي.

قائمة العبارات

• docker_compose
  استخدم اللغة الطبيعية لتأليف الحاويات وإدارتها. يرشد هذا الطلب نموذج اللغة الكبير خلال سير عمل التخطيط/التطبيق: تصف الحاويات والإعدادات المطلوبة، ويولد النموذج خطة يمكنك مراجعتها أو الموافقة عليها أو تعديلها قبل التطبيق.

قائمة الموارد

• الحاويات (Containers)
  يتيح معلومات حول الحاويات الجارية والمتوفرة في Docker، مما يسمح لعملاء الذكاء الاصطناعي بفحصها أو التفاعل معها.
• الأحجام (Volumes)
  يوفر الوصول إلى أحجام Docker لإدارة البيانات الدائمة، مما يمكّن العملاء من عرضها أو إنشائها أو حذفها.
• الشبكات (Networks)
  يتيح الشبكات المتوفرة في Docker، والتي يمكن للعملاء استخدامها لربط الحاويات أو إدارة إعدادات الشبكة.

قائمة الأدوات

• docker_compose
  يمكّن من إنشاء وتنسيق تطبيقات Docker متعددة الحاويات باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية.
• container_introspection
  يسمح بفحص الحاويات الجارية وتصحيح الأخطاء، ويعرض معلومات حول الحالة والإعدادات والسجلات.
• volume_management
  يسهل إدارة أحجام Docker، بما في ذلك الإنشاء، والعرض، والحذف للتخزين الدائم.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• نشر الحاويات باستخدام اللغة الطبيعية
  انشر وادِر حاويات Docker بمجرد وصف الإعداد المطلوب بلغة بسيطة، مما يبسط سير عمل التطوير والاختبار.
• إدارة الخوادم عن بُعد
  اتصل بمحركات Docker عن بُعد لإدارة خوادم الويب أو أعباء العمل السحابية، ما يبسط مهام مسؤولي الأنظمة.
• تصحيح الحاويات وفحصها
  استخدم الذكاء الاصطناعي لفحص الحاويات الجارية وتصحيحها وإدارتها، مما يقلل من وقت استكشاف الأخطاء وإصلاحها.
• إدارة البيانات الدائمة
  تعامل مع أحجام Docker مباشرة من أدوات الذكاء الاصطناعي، مما يسهل إدارة البيانات الدائمة ونسخها احتياطيًا وتنظيفها.
• التجربة مع التطبيقات مفتوحة المصدر
  قم بتشغيل واختبار التطبيقات مفتوحة المصدر المعتمدة على Docker بسرعة، مما يساعد المطورين والهواة على تقييم الأدوات الجديدة بكفاءة.

كيفية الإعداد

Windsurf

1. تأكد من تثبيت Node.js وتطبيق Windsurf.
2. افتح ملف إعدادات Windsurf.
3. أضف الإدخال التالي إلى كائن mcpServers:

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

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه.

Claude

1. ثبّت uv إذا لم يكن مثبتًا.
2. على MacOS، ابحث عن ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   على Windows، ابحث عن %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. أضف التالي إلى قسم mcpServers:

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

4. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude.
5. تأكد من ظهور خادم MCP وأنه يعمل.

Cursor

1. ثبّت uv.
2. افتح ملف إعدادات Cursor.
3. أدرج JSON التالي في كائن mcpServers:

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

4. احفظ وأعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من ظهور خادم Docker MCP في قائمة الأدوات.

Cline

1. تأكد من تثبيت Node.js وuv.
2. عدّل ملف إعدادات Cline.
3. أضف إدخال خادم MCP:

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

4. احفظ التعديلات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من تشغيل خادم MCP بتنفيذ أمر اختبار.

تأمين مفاتيح API

لتأمين مفاتيح API، استخدم متغيرات البيئة في الإعدادات الخاصة بك. مثال:

"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}"
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا الـ MCP داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق الخاص بك وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات نظام MCP، أدخل تفاصيل خادم MCP باستخدام تنسيق JSON التالي:

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

بعد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا الـ MCP كأداة مع جميع وظائفه وقدراته. تذكّر تغيير “mcp-server-docker” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك واستبدال عنوان URL بعنوان خادمك الخاص.

نظرة عامة

رأينا

يقدم خادم mcp-server-docker MCP توثيقًا واضحًا، وسير عمل عملي للعبارات، وتكاملًا قويًا مع Docker. يركز على الأتمتة اللغوية والفحص، ما يجعله ذا قيمة خاصة للمطورين وعمليات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، لا توجد تفاصيل حول ميزات MCP المتقدمة مثل Roots وSampling. بشكل عام، هو خادم MCP ناضج وقابل للاستخدام بدرجة عالية لأتمتة Docker.

تقييم MCP