mcp-server-docker MCP Server

Cosa fa il server “mcp-server-docker” MCP?

Il mcp-server-docker MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) specializzato progettato per fornire agli assistenti AI la capacità di gestire container Docker in modo fluido tramite linguaggio naturale. Collegando agenti AI a Docker, consente orchestrazione automatizzata dei container, introspezione, debug e gestione dei dati persistenti, il tutto tramite interfacce MCP standardizzate. Questo server permette a sviluppatori, amministratori di sistema ed appassionati di AI di interagire con ambienti Docker—localmente o da remoto—semplificando i flussi di lavoro come l’attivazione di nuovi servizi, la gestione dei container in esecuzione e la gestione dei volumi Docker. L’integrazione di MCP con Docker aumenta la produttività, riduce l’intervento manuale e apre nuove strade per lo sviluppo e le operazioni guidate dall’AI.

Elenco dei Prompt

• docker_compose
  Usa il linguaggio naturale per comporre e gestire container. Questo prompt guida il LLM attraverso un workflow di pianificazione/applicazione: descrivi i container e le configurazioni desiderate e il LLM genera un piano che puoi rivedere, approvare o modificare prima dell’applicazione.

Elenco delle Risorse

• Container
  Espone informazioni sui container Docker in esecuzione e disponibili, consentendo ai client AI di ispezionarli o interagire con essi.
• Volumi
  Fornisce accesso ai volumi Docker per gestire dati persistenti, permettendo ai client di elencare, creare o rimuovere i volumi.
• Reti
  Rende disponibili le reti Docker, che possono essere utilizzate dai client per collegare container o gestire le impostazioni di rete.

Elenco degli Strumenti

• docker_compose
  Consente la creazione e l’orchestrazione di applicazioni Docker multi-container tramite istruzioni in linguaggio naturale.
• container_introspection
  Permette l’introspezione e il debugging dei container in esecuzione, fornendo dettagli su stato, configurazione e log.
• volume_management
  Facilita la gestione dei volumi Docker, inclusa la creazione, l’elenco e l’eliminazione per lo storage persistente.

Casi d’Uso di questo MCP Server

• Deployment di Container tramite Linguaggio Naturale
  Distribuisci e gestisci container Docker semplicemente descrivendo la configurazione desiderata in linguaggio naturale, ottimizzando lo sviluppo e i flussi di test.
• Amministrazione Remota del Server
  Connettiti a motori Docker remoti per gestire web server o workload cloud, semplificando le operazioni per gli amministratori.
• Debugging e Introspezione dei Container
  Utilizza l’AI per ispezionare, fare debug e gestire container in esecuzione, riducendo i tempi di troubleshooting.
• Gestione dei Dati Persistenti
  Gestisci i volumi Docker direttamente dagli strumenti AI, rendendo più semplice la gestione, il backup e la pulizia dei dati persistenti.
• Sperimentazione con App Open-source
  Avvia e testa rapidamente applicazioni open-source che usano Docker, aiutando maker e sviluppatori a valutare nuovi strumenti in modo efficiente.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js e l’applicazione Windsurf installati.
2. Apri il file di configurazione di Windsurf.
3. Aggiungi la seguente voce all’oggetto mcpServers:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia in esecuzione e accessibile.

Claude

1. Installa uv se non è già presente.
2. Su MacOS, trova ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   Su Windows, trova %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Aggiungi quanto segue alla sezione mcpServers:

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

4. Salva il file e riavvia Claude.
5. Conferma che il server MCP sia elencato e funzionante.

Cursor

1. Installa uv.
2. Apri il file di configurazione di Cursor.
3. Inserisci il seguente JSON nell’oggetto mcpServers:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Controlla che il server Docker MCP compaia nell’elenco degli strumenti.

Cline

1. Assicurati che Node.js e uv siano installati.
2. Modifica il file di configurazione di Cline.
3. Aggiungi la voce del server MCP:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Verifica che il server MCP sia operativo eseguendo un comando di test.

Protezione delle Chiavi API

Per proteggere le chiavi API, utilizza variabili di ambiente nella tua configurazione. Esempio:

"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}"
    }
  }
}

Come utilizzare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flow 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 utilizzando questo formato JSON:

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

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

Panoramica

La nostra opinione

Il server mcp-server-docker MCP offre documentazione chiara, workflow di prompt pratici e integrazione robusta con Docker. Il suo focus sull’orchestrazione e l’introspezione tramite linguaggio naturale lo rende particolarmente prezioso per sviluppatori e operazioni AI-powered. Tuttavia, dettagli su funzionalità MCP avanzate come Roots e Sampling non sono presenti. Nel complesso, è un MCP server maturo e altamente utilizzabile per l’automazione Docker.

MCP Score