mcp-server-docker MCP 서버

“mcp-server-docker” MCP 서버는 무엇을 하나요?

mcp-server-docker MCP 서버는 AI 어시스턴트가 자연어로 Docker 컨테이너를 원활하게 관리할 수 있도록 설계된 특화된 Model Context Protocol(MCP) 서버입니다. AI 에이전트를 Docker와 연결함으로써 표준화된 MCP 인터페이스를 통해 자동화된 컨테이너 오케스트레이션, 인트로스펙션, 디버깅, 영속 데이터 관리가 가능합니다. 이 서버는 개발자, 시스템 관리자, AI 애호가들이 로컬 또는 원격의 Docker 환경과 상호작용할 수 있도록 하여, 신규 서비스 실행, 실행 중인 컨테이너 관리, Docker 볼륨 처리와 같은 워크플로우를 단순화합니다. MCP와 Docker의 통합은 생산성을 높이고 수작업을 줄이며, AI 기반 개발 및 운영의 새로운 가능성을 열어줍니다.

프롬프트 목록

• docker_compose
  자연어로 컨테이너를 구성 및 관리하세요. 이 프롬프트는 LLM이 계획/적용 워크플로우를 따르도록 안내합니다: 원하는 컨테이너와 구성을 설명하면, LLM이 계획을 생성하고 사용자가 검토, 승인 또는 수정 후 적용할 수 있습니다.

리소스 목록

• 컨테이너
  실행 중이거나 사용 가능한 Docker 컨테이너 정보를 제공하여, AI 클라이언트가 이를 인스펙션하거나 상호작용할 수 있습니다.
• 볼륨
  Docker 볼륨에 접근하여 영속 데이터 관리를 지원하고, 볼륨 목록 조회, 생성, 삭제를 할 수 있습니다.
• 네트워크
  사용 가능한 Docker 네트워크를 노출하여, 클라이언트가 컨테이너 연결이나 네트워크 설정 관리를 할 수 있습니다.

도구 목록

• docker_compose
  자연어 지시를 이용해 다중 컨테이너 Docker 애플리케이션을 생성하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
• container_introspection
  실행 중인 컨테이너의 상태, 설정, 로그 등 세부 정보를 제공하여 인트로스펙션 및 디버깅을 지원합니다.
• volume_management
  Docker 볼륨의 생성, 조회, 삭제 등 영속 스토리지 관리를 쉽게 할 수 있도록 합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 자연어 컨테이너 배포
  원하는 환경을 평이한 언어로 설명만 하면 Docker 컨테이너를 배포 및 관리할 수 있어 개발과 테스트 워크플로우를 간소화합니다.
• 원격 서버 관리
  원격 Docker 엔진에 연결하여 웹 서버나 클라우드 워크로드를 관리, 관리자의 운영을 단순화합니다.
• 컨테이너 디버깅 및 인트로스펙션
  AI를 활용해 실행 중인 컨테이너의 인스펙션, 디버깅, 관리를 수행하여 문제 해결 시간을 단축합니다.
• 영속 데이터 관리
  AI 도구에서 직접 Docker 볼륨을 관리, 백업, 정리할 수 있어 영속 데이터 처리가 쉬워집니다.
• 오픈소스 앱 실험
  Docker를 사용하는 오픈소스 앱을 빠르게 실행하고 테스트할 수 있어, 개발자와 실험가가 새로운 도구를 효율적으로 평가할 수 있습니다.

설치 방법

Windsurf

1. Node.js와 Windsurf 애플리케이션이 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Windsurf 설정 파일을 여세요.
3. 아래 항목을 mcpServers 객체에 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 서버가 실행 중이고 접근 가능한지 확인하세요.

Claude

1. uv가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. MacOS에서는 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json을,
   Windows에서는 %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json을 찾으세요.
3. 아래 JSON을 mcpServers 섹션에 추가하세요:

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

4. 파일을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. MCP 서버가 목록에 있고 정상 작동하는지 확인하세요.

Cursor

1. uv를 설치하세요.
2. Cursor의 설정 파일을 여세요.
3. 아래 JSON을 mcpServers 객체에 삽입하세요:

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

4. 저장 후 Cursor를 재시작하세요.
5. Docker MCP 서버가 도구 목록에 나타나는지 확인하세요.

Cline

1. Node.js와 uv가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. Cline의 설정 파일을 수정하세요.
3. MCP 서버 항목을 추가하세요:

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

4. 변경 사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 테스트 명령을 실행하여 MCP 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

API 키 보안 처리

API 키를 안전하게 관리하려면 설정에서 환경 변수를 사용하세요. 예시:

"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}"
    }
  }
}

MCP를 플로우에서 활용하는 방법

FlowHunt에서 MCP 사용하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 구성 패널을 열고, 시스템 MCP 설정 섹션에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 해당 MCP를 도구로 활용하여 모든 기능과 역량에 접근할 수 있습니다. “mcp-server-docker"는 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인의 MCP 서버 주소로 변경하세요.

요약

의견

mcp-server-docker MCP는 명확한 문서와 실용적인 프롬프트 워크플로우, 견고한 Docker 통합을 제공합니다. 자연어 오케스트레이션과 인트로스펙션에 중점을 두어 개발자와 AI 기반 운영에 특히 유용합니다. 다만 Roots, Sampling과 같은 고급 MCP 기능에 대한 자세한 내용은 없습니다. 전반적으로 Docker 자동화에 매우 실용적이고 성숙한 MCP 서버입니다.

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