mcp-server-docker MCP Server

Čo robí “mcp-server-docker” MCP Server?

mcp-server-docker MCP Server je špecializovaný server Model Context Protocol (MCP), navrhnutý tak, aby AI asistentom poskytol možnosť plnohodnotne spravovať Docker kontajnery pomocou prirodzeného jazyka. Prepojením AI agentov s Dockerom umožňuje automatizovanú orchestráciu kontajnerov, introspekciu, ladenie a správu perzistentných dát – to všetko cez štandardizované MCP rozhrania. Tento server dáva vývojárom, správcom systémov aj AI nadšencom možnosť interagovať s Docker prostrediami – lokálne aj vzdialene – a zjednodušuje workflowy ako spúšťanie nových služieb, správu bežiacich kontajnerov či prácu s Docker volume. Integrácia MCP s Dockerom zvyšuje produktivitu, znižuje potrebu manuálnych zásahov a otvára nové možnosti pre AI-riadený vývoj a prevádzku.

Zoznam Promptov

• docker_compose
  Použite prirodzený jazyk na zostavenie a správu kontajnerov. Tento prompt vedie LLM cez plánovací a realizačný workflow: popíšete požadované kontajnery a konfigurácie, LLM vygeneruje plán, ktorý môžete skontrolovať, schváliť alebo upraviť pred spustením.

Zoznam Zdroje

• Kontajnery
  Sprístupňuje informácie o bežiacich a dostupných Docker kontajneroch, čo umožňuje AI klientom ich kontrolu alebo interakciu.
• Volume
  Poskytuje prístup k Docker volume na správu perzistentných dát – klienti môžu volume vypísať, vytvoriť alebo odstrániť.
• Siete
  Zverejňuje dostupné Docker siete, ktoré môžu klienti použiť na prepojenie kontajnerov alebo správu sieťových nastavení.

Zoznam Nástrojov

• docker_compose
  Umožňuje tvorbu a orchestráciu viac-kontajnerových Docker aplikácií pomocou inštrukcií v prirodzenom jazyku.
• container_introspection
  Poskytuje introspekciu a ladenie bežiacich kontajnerov vrátane detailov o stave, konfigurácii a logoch.
• volume_management
  Uľahčuje správu Docker volume, vrátane ich vytvárania, výpisu a mazania pre perzistentné úložisko.

Príklady použitia tohto MCP Servera

• Nasadzovanie kontajnerov prirodzeným jazykom
  Nasadzujte a spravujte Docker kontajnery jednoduchým opisom požadovaného nastavenia v bežnej reči – zrýchľuje to vývoj aj testovanie.
• Správa vzdialených serverov
  Pripájajte sa na vzdialené Docker enginy a spravujte webové servery či cloudové workloady – uľahčuje to prácu adminom.
• Ladenie a introspekcia kontajnerov
  Využite AI na kontrolu, ladenie a správu bežiacich kontajnerov, čím skrátite čas potrebný na odstraňovanie problémov.
• Správa perzistentných dát
  Pracujte s Docker volume priamo z AI nástrojov – jednoduché zálohovanie, správa aj čistenie dát.
• Experimentovanie s open-source aplikáciami
  Rýchlo spúšťajte a testujte open-source aplikácie využívajúce Docker – ideálne pre experimentátorov aj vývojárov pri hodnotení nových nástrojov.

Ako to nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a aplikáciu Windsurf.
2. Otvorte svoj konfiguračný súbor Windsurf.
3. Pridajte nasledujúci záznam do objektu mcpServers:

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

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží a je dostupný.

Claude

1. Nainštalujte uv, ak ešte nie je prítomný.
2. Na MacOS nájdite ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   Na Windows nájdite %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Pridajte do sekcie mcpServers nasledovné:

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

4. Uložte súbor a reštartujte Claude.
5. Overte, že MCP server je uvedený a funkčný.

Cursor

1. Nainštalujte uv.
2. Otvorte konfiguračný súbor Cursor.
3. Vložte nasledovný JSON do objektu mcpServers:

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

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Skontrolujte, že Docker MCP server sa zobrazuje v zozname nástrojov.

Cline

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js a uv.
2. Upravte konfiguračný súbor Cline.
3. Pridajte MCP server:

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

4. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Overte správnu funkčnosť MCP servera spustením testovacieho príkazu.

Zabezpečenie API kľúčov

Na zabezpečenie API kľúčov použite environmentálne premenné vo vašej konfigurácii. Príklad:

"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}"
    }
  }
}

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflow začnite pridaním MCP komponentu do vášho toku a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent a otvorte konfiguračný panel. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera pomocou tohto JSON formátu:

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

Po nakonfigurovaní môže AI agent využívať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “mcp-server-docker” na názov vášho MCP servera a URL na vašu vlastnú adresu MCP servera.

Prehľad

Náš názor

MCP server mcp-server-docker poskytuje prehľadnú dokumentáciu, praktické workflowy s promptmi a robustnú integráciu s Dockerom. Jeho zameranie na orchestráciu a introspekciu v prirodzenom jazyku ho robí obzvlášť užitočným pre vývojárov a AI-operácie. Detaily k pokročilým MCP funkciám ako Roots a Sampling však chýbajú. Celkovo je to vyspelý, vysoko použiteľný MCP server pre automatizáciu Dockeru.

MCP Skóre