Serwer MCP Containerd

Co robi serwer MCP “Containerd”?

Serwer MCP Containerd to implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do bezpośredniej współpracy ze środowiskiem uruchomieniowym CRI (Container Runtime Interface) Containerd przy użyciu biblioteki Rust RMCP. Pozwala asystentom AI i klientom na programistyczne zarządzanie zadaniami związanymi z kontenerami, umożliwiając takie działania jak tworzenie, uruchamianie, zatrzymywanie i usuwanie kontenerów lub podów oraz interakcję z obrazami kontenerów. Poprzez udostępnienie usług środowiska uruchomieniowego i obrazów Containerd poprzez standaryzowane endpointy MCP, MCP Containerd umożliwia automatyzację zarządzania cyklem życia kontenerów, wykonywanie operacji na obrazach oraz pobieranie statusu — wszystko to przy bezproblemowej integracji z LLM i agentami AI. Usprawnia to procesy developerskie i operacyjne, czyniąc zaawansowane zarządzanie kontenerami dostępnym poprzez strukturalne, automatyczne i wspierane przez AI interakcje.

Lista Promptów

W repozytorium nie wymieniono żadnych szablonów promptów.

Lista Zasobów

W repozytorium nie opisano żadnych jawnych zasobów MCP.

Lista Narzędzi

• version service: Udostępnia informacje o wersji CRI (Container Runtime Interface).
• runtime service: Udostępnia operacje środowiska uruchomieniowego kontenerów i podów, w tym tworzenie, uruchamianie, zatrzymywanie i usuwanie podów/kontenerów, pobieranie statusu oraz wykonywanie poleceń w kontenerach.
• image service: Oferuje operacje na obrazach, takie jak listowanie obrazów, pobieranie statusu obrazu, pobieranie i usuwanie obrazów oraz uzyskiwanie informacji o systemie plików obrazów.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zarządzanie cyklem życia kontenerów: Automatyzacja tworzenia, uruchamiania, zatrzymywania i usuwania kontenerów oraz podów w środowisku Containerd, usprawnienie pracy DevOps i testowania.
• Zarządzanie obrazami: Programistyczne pobieranie, listowanie i usuwanie obrazów kontenerów, co umożliwia budowanie pipeline’ów CI/CD lub przygotowywanie środowisk przez AI.
• Pobieranie statusu kontenera: Uzyskiwanie statusu w czasie rzeczywistym i diagnostyki podów oraz kontenerów, przydatne do monitoringu, rozwiązywania problemów i inteligentnej orkiestracji.
• Wykonywanie poleceń w kontenerach: Uruchamianie dowolnych poleceń w działających kontenerach, co wspiera zdalne debugowanie lub automatyzację zadań konserwacyjnych.
• Zarządzanie podami: Zarządzanie sandboxami podów, w tym ich tworzenie, sprawdzanie statusu i usuwanie, co jest korzystne w scenariuszach wdrażania Kubernetes i mikroserwisów.

Jak to skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowane Rust, Containerd i narzędzia do kompilacji Protobuf.
2. Zbuduj serwer:
   cargo build --release
3. Uruchom serwer:
   cargo run --release
4. Dodaj MCP Containerd do pliku konfiguracyjnego Windsurf.
5. Użyj tego fragmentu JSON w konfiguracji:

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

Claude

1. Zainstaluj Rust i Containerd.
2. Zbuduj serwer MCP Containerd:
   cargo build --release
3. Skonfiguruj Claude do połączenia z uruchomionym serwerem MCP.
4. Dodaj poniższy fragment do konfiguracji Claude:

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

Cursor

1. Upewnij się, że masz wymagane zależności: Rust, Containerd.
2. Zbuduj poleceniem:
   cargo build --release
3. Uruchom serwer:
   cargo run --release
4. Wstaw ten fragment do konfiguracji Cursor:

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

Cline

1. Zainstaluj Rust, Containerd i upewnij się, że narzędzia Protobuf są dostępne.
2. Zbuduj i uruchom serwer jak powyżej.
3. Dodaj do konfiguracji Cline:

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

Zabezpieczanie kluczy API

Jeśli konfiguracja wymaga sekretów (np. do przyszłej autoryzacji), użyj zmiennych środowiskowych:

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

Jak używać tego MCP w przepływach

Użycie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim flow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowej MCP wklej dane serwera MCP w formacie JSON:

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

Po zapisaniu konfiguracji agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, by zmienić “containerd-mcp” na właściwą nazwę serwera MCP oraz zastąpić URL adresem swojego serwera MCP.

Podsumowanie

Krótka ocena:
MCP Containerd oferuje jasne połączenie między Containerd a MCP, z solidnymi narzędziami do zarządzania kontenerami/obrazami. Brak szablonów promptów i jawnych zasobów ogranicza jednak elastyczność “out-of-the-box”. Rozwiązanie dobrze sprawdzi się w automatyzacji DevOps i przepływach opartych na AI, lecz dokumentacja i wsparcie dla zasobów mogłyby być lepsze.

Ocena MCP

Ocena ogólna: 6/10. Serwer MCP Containerd zapewnia solidne podstawowe funkcjonalności do zarządzania kontenerami przez MCP, lecz brakuje w nim szablonów promptów, jawnych definicji zasobów i pełnej dokumentacji konfiguracyjnej, co utrudnia szybkie wdrożenie i rozbudowę.