MCP Containerd Server

K čemu slouží server “MCP Containerd”?

Server MCP Containerd je implementací Model Context Protocolu (MCP) navrženou pro přímé propojení s CRI (Container Runtime Interface) Containerd pomocí Rust knihovny RMCP. Umožňuje AI asistentům a klientům programově spravovat zátěže v kontejnerech – tedy například vytvářet, spouštět, zastavovat a mazat kontejnery či pody, stejně jako pracovat s image. Zpřístupněním runtime a image služeb Containerd prostřednictvím standardizovaných MCP endpointů umožňuje MCP Containerd AI workflowům automatizovat správu životního cyklu kontejnerů, provádět operace s image i dotazovat stav – a to vše v hladké integraci s LLM a AI agenty. Výrazně tak zjednodušuje vývojářské a provozní procesy tím, že umožňuje komplexní správu kontejnerů strukturovaně, automatizovaně a s podporou umělé inteligence.

Seznam promptů

V repozitáři nejsou uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři nejsou popsány žádné explicitní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• version service: Poskytuje informace o verzi CRI (Container Runtime Interface).
• runtime service: Zpřístupňuje operace s kontejnery a pody včetně vytváření, spouštění, zastavování a mazání podů/kontejnerů, dotazování na stav a spouštění příkazů v kontejnerech.
• image service: Nabízí operace s image, jako je výpis image, zjištění stavu image, stahování a mazání image a získání informací o souborovém systému image.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Správa životního cyklu kontejnerů: Automatizace tvorby, spouštění, zastavování a mazání kontejnerů a podů v prostředí Containerd – urychluje DevOps a testovací workflowy.
• Správa image: Programové stahování, výpis a mazání image, což umožňuje CI/CD pipeline nebo přípravu AI prostředí.
• Dotazování na stav kontejnerů: Získání aktuálních stavů a diagnostiky podů a kontejnerů v reálném čase – vhodné pro monitoring, troubleshooting a inteligentní orchestraci.
• Spouštění příkazů v kontejnerech: Spouštění libovolných příkazů v běžících kontejnerech pro vzdálené ladění nebo automatizovanou údržbu.
• Správa podů: Správa sandboxů podů včetně jejich vytváření, kontroly stavu a mazání – užitečné při nasazení Kubernetes a mikroservis.

Jak server nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Rust, Containerd a nástroje pro kompilaci Protobuf.
2. Sestavte server:
   cargo build --release
3. Spusťte server:
   cargo run --release
4. Přidejte MCP Containerd do svého konfiguračního souboru Windsurf.
5. Použijte tuto ukázku JSON v konfiguraci:

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

Claude

1. Nainstalujte Rust a Containerd.
2. Sestavte server MCP Containerd:
   cargo build --release
3. Nakonfigurujte Claude tak, aby se připojil k běžícímu MCP serveru.
4. Přidejte následující do konfigurace Claude:

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

Cursor

1. Zajistěte požadavky: Rust, Containerd.
2. Sestavte příkazem:
   cargo build --release
3. Spusťte server:
   cargo run --release
4. Vložte tento úsek do konfigurace Cursor:

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

Cline

1. Nainstalujte Rust, Containerd a ujistěte se, že jsou dostupné nástroje Protobuf.
2. Sestavte a spusťte server, jak je uvedeno výše.
3. Přidejte do konfigurace Cline:

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

Zabezpečení API klíčů

Pokud je vaše instalace závislá na tajných údajích (např. pro budoucí autentizaci), použijte proměnné prostředí:

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

Jak MCP využít uvnitř flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do vašeho workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do vašeho flow a propojením s AI agentem:

Klikněte na MCP komponentu pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte detaily vašeho MCP serveru v tomto JSON formátu:

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

Po konfiguraci je AI agent schopen používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “containerd-mcp” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Krátké hodnocení:
MCP Containerd nabízí jasné propojení mezi Containerd a MCP s robustním pokrytím nástrojů pro správu kontejnerů/image. Absence prompt šablon a explicitních zdrojů však snižuje jeho flexibilitu při okamžitém nasazení. Je vhodný pro DevOps automatizaci a workflow řízené AI, ale dokumentace a podpora zdrojů by mohly být lepší.

MCP skóre

Celkové hodnocení: 6/10. MCP Containerd server poskytuje silnou základní funkcionalitu pro správu kontejnerů přes MCP, ale chybí mu prompt šablony, explicitní definice zdrojů a komplexní konfigurační dokumentace, které by jeho adoptování a rozšíření usnadnily.