Servidor MCP Containerd

¿Qué hace el Servidor MCP “Containerd”?

El servidor MCP Containerd es una implementación del Model Context Protocol (MCP) diseñada para conectarse directamente con el CRI (Container Runtime Interface) de Containerd usando la librería Rust RMCP. Permite a asistentes de IA y clientes gestionar cargas de trabajo de contenedores de forma programática, permitiendo acciones como crear, iniciar, detener y eliminar contenedores o pods, así como interactuar con imágenes de contenedores. Al exponer los servicios de runtime e imagen de Containerd mediante endpoints MCP estandarizados, MCP Containerd permite que los flujos de trabajo impulsados por IA automaticen la gestión del ciclo de vida de contenedores, realicen operaciones sobre imágenes y consulten estados, todo integrándose perfectamente con LLMs y agentes de IA. Esto mejora los flujos de desarrollo y operaciones haciendo que la gestión compleja de contenedores sea accesible mediante interacciones estructuradas, automatizadas y asistidas por IA.

Lista de Prompts

No se mencionan plantillas de prompt en el repositorio.

Lista de Recursos

No se describen recursos MCP explícitos en el repositorio.

Lista de Herramientas

• servicio de versión: Proporciona información de versión del CRI (Container Runtime Interface).
• servicio de runtime: Expone operaciones de runtime de contenedores y pods, incluyendo crear, iniciar, detener y eliminar pods/contenedores, consulta de estado y ejecución de comandos en contenedores.
• servicio de imagen: Ofrece operaciones de imágenes como listar imágenes, obtener estado de imagen, extraer y eliminar imágenes, y obtener información del sistema de archivos de la imagen.

Casos de Uso de este Servidor MCP

• Gestión del ciclo de vida de contenedores: Automatiza la creación, inicio, detención y eliminación de contenedores y pods en un entorno Containerd, agilizando flujos DevOps y de pruebas.
• Gestión de imágenes: Extrae, lista y elimina imágenes de contenedores de forma programática, habilitando pipelines CI/CD o preparación de entornos impulsados por IA.
• Consulta de estado de contenedores: Recupera en tiempo real estado y diagnósticos de pods y contenedores, útil para monitorización, resolución de problemas y orquestación inteligente.
• Ejecución de comandos en contenedores: Ejecuta comandos arbitrarios dentro de contenedores en ejecución, facilitando depuración remota o tareas de mantenimiento automatizadas.
• Gestión de pods: Administra sandboxes de pods, incluyendo creación, chequeos de estado y eliminación, lo cual beneficia escenarios de despliegue en Kubernetes y microservicios.

Cómo configurarlo

Windsurf

1. Asegúrate de tener instalados Rust, Containerd y las herramientas de compilación de Protobuf.
2. Compila el servidor:
   cargo build --release
3. Ejecuta el servidor:
   cargo run --release
4. Añade MCP Containerd a tu archivo de configuración de Windsurf.
5. Usa este fragmento JSON en tu configuración:

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

Claude

1. Instala Rust y Containerd.
2. Compila el servidor MCP Containerd:
   cargo build --release
3. Configura Claude para conectarse al servidor MCP en ejecución.
4. Añade lo siguiente a tu configuración de Claude:

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

Cursor

1. Asegúrate de tener los requisitos previos: Rust, Containerd.
2. Compila con:
   cargo build --release
3. Lanza el servidor:
   cargo run --release
4. Inserta este fragmento en la configuración de Cursor:

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

Cline

1. Instala Rust, Containerd y asegúrate de tener las herramientas Protobuf disponibles.
2. Compila y ejecuta el servidor como se indicó arriba.
3. Añade a la configuración de Cline:

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

Asegurando las claves API

Si tu configuración requiere secretos (por ejemplo, para futura autenticación), usa variables de entorno:

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

Cómo usar este MCP en flujos

Usando MCP en FlowHunt

Para integrar servidores MCP en tu flujo de trabajo de FlowHunt, comienza agregando el componente MCP a tu flujo y conectándolo a tu agente de IA:

Haz clic en el componente MCP para abrir el panel de configuración. En la sección de configuración MCP del sistema, introduce los detalles de tu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Una vez configurado, el agente de IA podrá usar este MCP como herramienta con acceso a todas sus funciones y capacidades. Recuerda cambiar “containerd-mcp” por el nombre real de tu servidor MCP y reemplazar la URL por la de tu propio servidor MCP.

Resumen

Evaluación breve:
MCP Containerd ofrece un puente claro entre Containerd y MCP, con buena cobertura de herramientas para la gestión de contenedores/imágenes. Sin embargo, la ausencia de plantillas de prompt y recursos explícitos reduce su flexibilidad inmediata. Es adecuado para automatización DevOps y flujos impulsados por IA, aunque la documentación y el soporte de recursos pueden mejorar.

Puntuación MCP

Valoración general: 6/10. El servidor MCP Containerd proporciona una funcionalidad central sólida para la gestión de contenedores vía MCP, pero carece de plantillas de prompt, definiciones explícitas de recursos y documentación de configuración integral que facilitarían su adopción y extensión.