MCP Containerd-server

Hva gjør “MCP Containerd” MCP-serveren?

MCP Containerd-serveren er en implementering av Model Context Protocol (MCP) designet for å koble seg direkte til Containerds CRI (Container Runtime Interface) ved hjelp av Rust RMCP-biblioteket. Den lar AI-assistenter og klienter administrere containerarbeidsbelastninger programmessig, og muliggjør handlinger som å opprette, starte, stoppe og slette containere eller pods, samt samhandle med containerbilder. Ved å eksponere Containerds runtime- og bildetjenester via standardiserte MCP-endepunkter, gir MCP Containerd AI-drevne arbeidsflyter mulighet til å automatisere containerlivssyklus, utføre bildeoperasjoner og hente status—alt mens den integreres sømløst med LLM-er og AI-agenter. Dette forbedrer utviklings- og driftsprosesser ved å gjøre avansert containeradministrasjon tilgjengelig gjennom strukturerte, automatiserte og AI-assisterte interaksjoner.

Liste over prompt-maler

Ingen prompt-maler er nevnt i depotet.

Liste over ressurser

Ingen eksplisitte MCP-ressurser er beskrevet i depotet.

Liste over verktøy

• version service: Gir CRI (Container Runtime Interface) versjonsinformasjon.
• runtime service: Eksponerer container- og pod-runtime-operasjoner, inkludert opprettelse, oppstart, stopp og sletting av pods/containere, statusspørring og kjøring av kommandoer i containere.
• image service: Tilbyr bildeoperasjoner som å liste bilder, hente bildestatus, laste ned og slette bilder, samt hente informasjon om bilde-filsystemet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Containerlivssyklusadministrasjon: Automatiser opprettelse, oppstart, stopp og sletting av containere og pods i et Containerd-miljø, og effektiviser DevOps- og testarbeidsflyter.
• Bildestyring: Last ned, list og slett containerbilder programmessig, muliggjør CI/CD-pipelines eller AI-drevet miljøforberedelse.
• Spørring etter containerstatus: Hent sanntidsstatus og diagnostikk for pods og containere, nyttig for overvåking, feilsøking og intelligent orkestrering.
• Kjøre kommandoer i containere: Kjør vilkårlige kommandoer inne i kjørende containere, støtt ekstern feilsøking eller automatiserte vedlikeholdsoppgaver.
• Pod-administrasjon: Administrer pod-sandkasser, inkludert opprettelse, statuskontroll og sletting, noe som er gunstig for Kubernetes- og mikrotjenestedistribusjon.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Rust, Containerd og Protobuf-kompileringsverktøy installert.
2. Bygg serveren:
   cargo build --release
3. Kjør serveren:
   cargo run --release
4. Legg MCP Containerd til i Windsurf-konfigurasjonsfilen.
5. Bruk dette JSON-utdraget i konfigurasjonen din:

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

Claude

1. Installer Rust og Containerd.
2. Bygg MCP Containerd-serveren:
   cargo build --release
3. Konfigurer Claude til å koble til den kjørende MCP-serveren.
4. Legg til følgende i Claude-konfigurasjonen din:

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

Cursor

1. Forutsetninger: Rust, Containerd.
2. Bygg med:
   cargo build --release
3. Start serveren:
   cargo run --release
4. Sett inn dette utdraget i Cursors konfigurasjon:

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

Cline

1. Installer Rust, Containerd og sørg for at Protobuf-verktøy er tilgjengelig.
2. Bygg og kjør serveren som over.
3. Legg til i Cline-konfigurasjonen din:

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

Sikring av API-nøkler

Hvis oppsettet ditt krever hemmeligheter (f.eks. for fremtidig autentisering), bruk miljøvariabler:

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

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i FlowHunt-arbeidsflyten din, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine med dette JSON-formatet:

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

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

Oversikt

Kort vurdering:
MCP Containerd tilbyr en klar bro mellom Containerd og MCP, med god dekning av verktøy for container-/bildestyring. Fraværet av prompt-maler og eksplisitte ressurser reduserer imidlertid fleksibiliteten ut-av-boksen. Den egner seg godt for DevOps-automatisering og AI-drevne arbeidsflyter, men dokumentasjon og ressursstøtte kan forbedres.

MCP-score

Total vurdering: 6/10. MCP Containerd-serveren gir sterk kjernefunksjonalitet for containeradministrasjon via MCP, men mangler prompt-maler, eksplisitte ressursdefinisjoner og omfattende konfigurasjonsdokumentasjon som ville gjort den lettere å ta i bruk og utvide.