
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Pozwól swoim agentom AI orkiestrację, inspekcję i zarządzanie kontenerami Docker w naturalny sposób dzięki mcp-server-docker MCP Server.
mcp-server-docker MCP Server to wyspecjalizowany serwer Model Context Protocol (MCP), zaprojektowany, aby umożliwić asystentom AI zarządzanie kontenerami Docker płynnie za pomocą języka naturalnego. Łącząc agentów AI z Dockerem, umożliwia automatyczną orkiestrację kontenerów, introspekcję, debugowanie oraz zarządzanie danymi trwałymi — wszystko to przez standaryzowane interfejsy MCP. Serwer ten daje programistom, administratorom systemów i entuzjastom AI możliwość interakcji ze środowiskami Docker — lokalnie lub zdalnie — upraszczając takie zadania jak uruchamianie nowych usług, zarządzanie działającymi kontenerami czy obsługę wolumenów Docker. Integracja MCP z Dockerem zwiększa produktywność, ogranicza ręczną interwencję i otwiera nowe możliwości rozwoju oraz operacji wspieranych przez AI.
mcpServers
:"mcpServers": {
"mcp-server-docker": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-docker"
]
}
}
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
.%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
.mcpServers
:"mcpServers": {
"mcp-server-docker": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-docker"
]
}
}
mcpServers
:"mcpServers": {
"mcp-server-docker": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-docker"
]
}
}
"mcpServers": {
"mcp-server-docker": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-docker"
]
}
}
Aby zabezpieczyć klucze API, użyj zmiennych środowiskowych w swojej konfiguracji. Przykład:
"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}"
}
}
}
Użycie MCP w FlowHunt
Aby zintegrować serwery MCP z workflow w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:
Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracyjny. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:
{
"mcp-server-docker": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zamienić “mcp-server-docker” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL endpointu MCP.
Sekcja | Dostępność | Szczegóły/Uwagi |
---|---|---|
Przegląd | ✅ | Opis i kluczowe funkcje w README.md |
Lista promptów | ✅ | Prompt docker_compose opisany w README.md |
Lista zasobów | ✅ | Kontenery, wolumeny, sieci jako typy danych i cele zarządzania |
Lista narzędzi | ✅ | docker_compose, introspekcja kontenerów, zarządzanie wolumenami (z możliwości) |
Zabezpieczanie kluczy API | ✅ | Podany przykład wykorzystania zmiennych środowiskowych w konfiguracji |
Sampling Support (mniej istotne w ocenie) | ⛔ | Nie wspomniane w repozytorium ani dokumentacji |
mcp-server-docker MCP oferuje przejrzystą dokumentację, praktyczne workflow promptów oraz solidną integrację z Dockerem. Jego nacisk na orkiestrację i introspekcję językiem naturalnym sprawia, że jest szczególnie wartościowy dla deweloperów i operacji wspieranych przez AI. Brakuje jednak szczegółów dotyczących zaawansowanych funkcji MCP, takich jak Roots i Sampling. Ogólnie jest to dojrzały i bardzo użyteczny serwer MCP do automatyzacji Dockera.
Posiada LICENSE | ✅ (GPL-3.0) |
---|---|
Posiada przynajmniej jedno narzędzie | ✅ |
Liczba forków | 54 |
Liczba gwiazdek | 490 |
To serwer Model Context Protocol (MCP), który umożliwia asystentom AI i chatbotom zarządzanie kontenerami Docker za pomocą języka naturalnego. Pozwala na orkiestrację kontenerów, debugowanie i zarządzanie danymi bezpośrednio z FlowHunt lub innych narzędzi AI.
mcp-server-docker MCP udostępnia kontenery, wolumeny i sieci. Klienci AI mogą programowo inspekcjonować, tworzyć, usuwać i zarządzać tymi zasobami.
Typowe zastosowania to wdrażanie kontenerów językiem naturalnym, zdalna administracja serwerami, debugowanie i introspekcja kontenerów, zarządzanie wolumenami oraz szybkie eksperymentowanie z aplikacjami open source w kontenerach Docker.
Przechowuj wrażliwe dane, takie jak klucze API lub adresy hosta Docker, w zmiennych środowiskowych. Przykłady konfiguracji pokazują, jak interpolować zmienne środowiskowe dla bezpiecznego dostępu.
Dodaj komponent MCP do swojego przepływu, otwórz jego panel konfiguracyjny i w sekcji konfiguracji MCP systemu wstaw szczegóły serwera MCP w podanym formacie JSON. Zaktualizuj nazwę serwera i URL zgodnie z własną instalacją.
Usprawnij orkiestrację kontenerów, debugowanie i przepływy DevOps, łącząc FlowHunt lub swojego ulubionego asystenta AI z Dockerem przy użyciu mcp-server-docker MCP Server.
Kubernetes MCP Server łączy asystentów AI z klastrami Kubernetes/OpenShift, umożliwiając programistyczne zarządzanie zasobami, operacje na podach oraz automatyz...
Serwer MCP Containerd łączy środowisko uruchomieniowe Containerd z protokołem Model Context Protocol (MCP), umożliwiając agentom AI i automatycznym przepływom p...
Serwer mcp-server-commands MCP łączy asystentów AI z bezpiecznym wykonywaniem poleceń systemowych, umożliwiając LLM-om interakcję z powłoką, automatyzację zadań...