MCP Containerd-server

Vad gör “MCP Containerd” MCP-servern?

MCP Containerd-servern är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att interagera direkt med Containerds CRI (Container Runtime Interface) med hjälp av Rust RMCP-biblioteket. Den låter AI-assistenter och klienter hantera containerarbetsbelastningar programmatiskt, vilket möjliggör åtgärder som att skapa, starta, stoppa och ta bort containrar eller poddar samt interagera med containerbilder. Genom att exponera Containerds runtime- och bildtjänster via standardiserade MCP-endpoints ger MCP Containerd AI-drivna arbetsflöden möjlighet att automatisera containerlivscykelhantering, utföra bildoperationer och fråga status – allt medan den integreras sömlöst med LLM:er och AI-agenter. Detta förbättrar utvecklings- och driftarbetsflöden genom att göra komplex containerhantering tillgänglig via strukturerade, automatiserade och AI-assisterade interaktioner.

Lista över promptmallar

Inga promptmallar nämns i arkivet.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resurser beskrivs i arkivet.

Lista över verktyg

• version service: Tillhandahåller versionsinformation för CRI (Container Runtime Interface).
• runtime service: Exponerar runtime-operationer för containrar och poddar, inklusive skapande, start, stopp och borttagning av pods/containrar, statusfrågor och exekvering av kommandon i containrar.
• image service: Erbjuder bildoperationer såsom listning av bilder, hämtning av bildstatus, nedladdning och borttagning av bilder samt hämtning av information om bildfilsystem.

Användningsområden för denna MCP-server

• Containerlivscykelhantering: Automatisera skapande, start, stopp och borttagning av containrar och poddar i en Containerd-miljö, vilket effektiviserar DevOps- och testarbetsflöden.
• Bildhantering: Hämta, lista och ta bort containerbilder programmatiskt, vilket möjliggör CI/CD-pipelines eller AI-driven miljöförberedelse.
• Fråga containerstatus: Hämta realtidsstatus och diagnostik för pods och containrar, användbart för övervakning, felsökning och intelligent orkestrering.
• Köra kommandon i containrar: Kör godtyckliga kommandon i körande containrar, för att stödja fjärrfelsökning eller automatiserade underhållsuppgifter.
• Podhantering: Hantera pod-sandlådor, inklusive skapande, statuskontroll och borttagning, vilket är fördelaktigt för Kubernetes- och mikrotjänstutvecklingsscenarier.

Hur sätter man upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Rust, Containerd och Protobuf-kompilatorverktyg installerade.
2. Bygg servern:
   cargo build --release
3. Kör servern:
   cargo run --release
4. Lägg till MCP Containerd i din Windsurf-konfigurationsfil.
5. Använd detta JSON-utdrag i din konfiguration:

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

Claude

1. Installera Rust och Containerd.
2. Bygg MCP Containerd-servern:
   cargo build --release
3. Konfigurera Claude att ansluta till den körande MCP-servern.
4. Lägg till följande i din Claude-konfiguration:

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

Cursor

1. Säkerställ förutsättningar: Rust, Containerd.
2. Bygg med:
   cargo build --release
3. Starta servern:
   cargo run --release
4. Sätt in detta utdrag i Cursors konfiguration:

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

Cline

1. Installera Rust, Containerd och säkerställ att Protobuf-verktyg finns tillgängliga.
2. Bygg och kör servern som ovan.
3. Lägg till i din Cline-konfiguration:

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

Säkra API-nycklar

Om din installation kräver hemligheter (t.ex. för framtida autentisering), använd miljövariabler:

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

Så använder du denna MCP i flöden

Använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde börjar du med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion, ange dina MCP-serveruppgifter med följande JSON-format:

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

När konfigurationen är klar kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “containerd-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

Kort utvärdering:
MCP Containerd erbjuder en tydlig brygga mellan Containerd och MCP, med omfattande verktygsstöd för container- och bildhantering. Avsaknaden av promptmallar och explicita resurser minskar dock flexibiliteten direkt “out-of-the-box”. Den är väl lämpad för DevOps-automation och AI-drivna arbetsflöden, men dokumentationen och resurssupporten kan förbättras.

MCP-poäng

Totalbetyg: 6/10. MCP Containerd-servern ger stark grundfunktionalitet för containerhantering via MCP, men saknar promptmallar, explicita resursdefinitioner och omfattande konfigurationsdokumentation som skulle göra det enklare att ta i bruk och vidareutveckla.