mcp-server-docker MCP Server

Hva gjør “mcp-server-docker” MCP Server?

mcp-server-docker MCP Server er en spesialisert Model Context Protocol (MCP)-server laget for å gi AI-assistenter mulighet til å administrere Docker-containere sømløst via naturlig språk. Ved å koble AI-agenter til Docker, muliggjør den automatisert container-orkestrering, introspeksjon, feilsøking og vedvarende databehandling – alt via standardiserte MCP-grensesnitt. Denne serveren gir utviklere, systemadministratorer og AI-entusiaster muligheten til å samhandle med Docker-miljøer – lokalt eller eksternt – og forenkler arbeidsflyter som oppretting av nye tjenester, håndtering av kjørende containere og håndtering av Docker-volumer. Integrasjonen mellom MCP og Docker øker produktiviteten, reduserer manuell innsats og gir nye muligheter for AI-drevet utvikling og drift.

Liste over Prompter

• docker_compose
  Bruk naturlig språk for å sette sammen og administrere containere. Denne prompten leder LLM gjennom en plan/bruk-arbeidsflyt: du beskriver ønskede containere og konfigurasjoner, og LLM genererer en plan som du kan gjennomgå, godkjenne eller endre før den tas i bruk.

Liste over Ressurser

• Containere
  Eksponerer informasjon om kjørende og tilgjengelige Docker-containere, slik at AI-klienter kan inspisere eller samhandle med dem.
• Volumer
  Gir tilgang til Docker-volumer for administrasjon av vedvarende data, slik at klienter kan liste opp, opprette eller slette volumer.
• Nettverk
  Viser tilgjengelige Docker-nettverk, som kan brukes av klienter for å koble sammen containere eller administrere nettverksinnstillinger.

Liste over Verktøy

• docker_compose
  Muliggjør opprettelse og orkestrering av multi-container Docker-applikasjoner ved hjelp av instruksjoner på naturlig språk.
• container_introspection
  Gir introspeksjon og feilsøking av kjørende containere, samt detaljer om status, konfigurasjon og logger.
• volume_management
  Legger til rette for administrasjon av Docker-volumer, inkludert opprettelse, listeføring og sletting for vedvarende lagring.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Containerdistribusjon med naturlig språk
  Distribuer og administrer Docker-containere ved å beskrive ønsket oppsett på vanlig språk, og effektiviser utviklings- og testarbeidsflyter.
• Ekstern serveradministrasjon
  Koble til eksterne Docker-motorer for å administrere webservere eller sky-arbeidsbelastninger, og forenkle drift for administratorer.
• Feilsøking og introspeksjon av containere
  Bruk AI til å inspisere, feilsøke og administrere kjørende containere, og reduser tiden det tar å løse problemer.
• Vedvarende databehandling
  Håndter Docker-volumer direkte fra AI-verktøy, slik at det blir enklere å administrere, ta backup av og rydde opp i vedvarende data.
• Eksperimentering med åpen kildekode-apper
  Start og test raskt åpen kildekode-applikasjoner som bruker Docker, slik at teknikere og utviklere enkelt kan evaluere nye verktøy.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js og Windsurf-applikasjonen installert.
2. Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf.
3. Legg til følgende oppføring i mcpServers-objektet ditt:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører og er tilgjengelig.

Claude

1. Installer uv hvis det ikke allerede er installert.
2. På MacOS, finn ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   På Windows, finn %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Legg til følgende i mcpServers-seksjonen din:

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

4. Lagre filen og start Claude på nytt.
5. Bekreft at MCP-serveren er oppført og fungerer.

Cursor

1. Installer uv.
2. Åpne konfigurasjonsfilen til Cursor.
3. Sett inn følgende JSON i mcpServers-objektet:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Sjekk at Docker MCP-serveren vises i verktøylinjen.

Cline

1. Sørg for at Node.js og uv er installert.
2. Rediger konfigurasjonsfilen til Cline.
3. Legg til MCP-serveroppføringen:

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

4. Lagre endringene og start Cline på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren fungerer ved å kjøre en testkommando.

Sikring av API-nøkler

For å sikre API-nøkler, bruk miljøvariabler i konfigurasjonen din. Eksempel:

"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}"
    }
  }
}

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, begynn med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon, sett inn dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “mcp-server-docker” til ditt faktiske MCP-servernavn og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-endpoint.

Oversikt

Vår mening

mcp-server-docker MCP har tydelig dokumentasjon, praktiske prompt-arbeidsflyter og robust Docker-integrasjon. Fokuset på naturlig språk-orkestrering og introspeksjon gjør den spesielt verdifull for utviklere og AI-drevet drift. Detaljer om avanserte MCP-funksjoner som Roots og Sampling mangler imidlertid. Alt i alt er det en moden og svært brukervennlig MCP-server for Docker-automatisering.

MCP Score