“mcp-server-docker” MCP Sunucusu ne yapar?

mcp-server-docker MCP Sunucusu, yapay zeka asistanlarına Docker konteynerlerini doğal dil ile sorunsuz bir şekilde yönetme yeteneği kazandırmak üzere tasarlanmış özel bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. AI ajanlarını Docker’a bağlayarak, otomatik konteyner orkestrasyonu, içgörü, hata ayıklama ve kalıcı veri yönetimi gibi işlemleri standart MCP arayüzleri üzerinden gerçekleştirir. Bu sunucu; geliştiricilerin, sistem yöneticilerinin ve AI meraklılarının Docker ortamlarıyla (yerel ya da uzaktan) etkileşimde bulunmasını kolaylaştırır—yeni servisler başlatma, çalışan konteynerleri yönetme ve Docker hacimlerini idare etme gibi iş akışlarını basitleştirir. MCP’nin Docker ile entegrasyonu, verimliliği artırır, manuel müdahaleyi azaltır ve AI destekli geliştirme ve operasyonlar için yeni olanaklar sunar.

Komut Listesi

• docker_compose
  Konteynerleri oluşturmak ve yönetmek için doğal dili kullanın. Bu komut, LLM’i bir plan/uygula iş akışıyla yönlendirir: İstediğiniz konteynerleri ve yapılandırmaları tanımlarsınız, LLM ise gözden geçirebileceğiniz, onaylayabileceğiniz veya uygulamadan önce değiştirebileceğiniz bir plan üretir.

Kaynaklar Listesi

• Konteynerler
  Çalışan ve mevcut Docker konteynerleri hakkında bilgi sağlar, AI istemcilerinin bunları incelemesine veya onlarla etkileşime geçmesine olanak tanır.
• Hacimler
  Kalıcı veri yönetimi için Docker hacimlerine erişim sunar, istemcilerin hacim listelemesi, oluşturması veya silmesini sağlar.
• Ağlar
  Mevcut Docker ağlarını açığa çıkarır, istemciler tarafından konteynerleri birbirine bağlamak veya ağ ayarlarını yönetmek için kullanılabilir.

Araçlar Listesi

• docker_compose
  Doğal dil talimatlarıyla çoklu konteynerli Docker uygulamaları oluşturma ve orkestrasyonunu sağlar.
• container_introspection
  Çalışan konteynerlerin içgörüsünü ve hata ayıklamasını yapar, durum, yapılandırma ve günlükler gibi detaylar sunar.
• volume_management
  Docker hacimlerinin yönetimini kolaylaştırır; kalıcı depolama için hacim oluşturma, listeleme ve silme işlemlerini içerir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Senaryoları

• Doğal Dil ile Konteyner Dağıtımı
  İstediğiniz kurulumu sade bir dilde tarif ederek Docker konteynerlerini dağıtın ve yönetin; geliştirme ve test iş akışlarını hızlandırın.
• Uzaktan Sunucu Yönetimi
  Uzak Docker motorlarına bağlanarak web sunucularını veya bulut iş yüklerini yönetin ve yöneticiler için operasyonları kolaylaştırın.
• Konteyner Hata Ayıklama ve İçgörü
  AI yardımıyla çalışan konteynerleri inceleyin, hata ayıklayın ve yönetin; sorun giderme süresini azaltın.
• Kalıcı Veri Yönetimi
  Docker hacimlerini doğrudan AI araçlarından yönetin, yönetimi, yedeklemeyi ve veri temizliğini kolaylaştırın.
• Açık Kaynaklı Uygulamalarla Deney
  Docker kullanan açık kaynaklı uygulamaları hızlıca başlatıp test edin, geliştiricilerin ve meraklıların yeni araçları verimli şekilde değerlendirmesine yardımcı olun.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

1. Node.js ve Windsurf uygulamasının kurulu olduğundan emin olun.
2. Windsurf yapılandırma dosyanızı açın.
3. mcpServers nesnenize aşağıdaki girişi ekleyin:

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

4. Yapılandırmayı kaydedin ve Windsurf’u yeniden başlatın.
5. Sunucunun çalışır ve erişilebilir olduğunu doğrulayın.

Claude

1. uv yükleyin (eğer daha önce yüklemediyseniz).
2. MacOS’ta ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json dosyasını bulun.
   Windows’ta %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json dosyasını bulun.
3. mcpServers bölümüne aşağıdakini ekleyin:

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

4. Dosyayı kaydedin ve Claude’u yeniden başlatın.
5. MCP sunucusunun listelendiğini ve çalışır olduğunu doğrulayın.

Cursor

1. uv yükleyin.
2. Cursor’ın yapılandırma dosyasını açın.
3. mcpServers nesnesine aşağıdaki JSON’u ekleyin:

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

4. Kaydedin ve Cursor’ı yeniden başlatın.
5. Docker MCP sunucusunun araç listesinde görünüp görünmediğini kontrol edin.

Cline

1. Node.js ve uv’nin kurulu olduğundan emin olun.
2. Cline’ın yapılandırma dosyasını düzenleyin.
3. MCP sunucu girişini ekleyin:

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

4. Değişiklikleri kaydedin ve Cline’ı yeniden başlatın.
5. Bir test komutu çalıştırarak MCP sunucusunun çalıştığını doğrulayın.

API Anahtarlarını Güvenceye Almak

API anahtarlarını güvenceye almak için yapılandırmanızda ortam değişkenlerini kullanın. Örnek:

"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}"
    }
  }
}

Bu MCP’yi akışlarda nasıl kullanırım

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, öncelikle MCP bileşenini akışınıza ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırma bölümüne aşağıdaki JSON formatını kullanarak MCP sunucu bilgilerinizi ekleyin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, AI ajanı artık bu MCP’yi tüm işlev ve yeteneklerine erişebilen bir araç olarak kullanabilir. “mcp-server-docker"ı gerçek MCP sunucu adınızla ve URL’yi kendi MCP sunucu uç noktanızla değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

mcp-server-docker MCP; net dökümantasyon, pratik komut iş akışları ve güçlü Docker entegrasyonu sunar. Doğal dil ile orkestrasyon ve içgörüye odaklanması, özellikle geliştiriciler ve AI destekli operasyonlar için çok değerlidir. Ancak, Roots ve Sampling gibi ileri MCP özelliklerine dair detaylar bulunmamaktadır. Genel olarak, Docker otomasyonu için olgun, kullanışlı bir MCP sunucusudur.

MCP Puanı