mcp-server-docker Máy chủ MCP

Máy chủ MCP “mcp-server-docker” làm gì?

mcp-server-docker là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) chuyên biệt, cung cấp cho trợ lý AI khả năng quản lý các container Docker một cách liền mạch bằng ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách kết nối agent AI với Docker, máy chủ này cho phép tự động điều phối container, kiểm tra, gỡ lỗi và quản lý dữ liệu bền vững, tất cả thông qua các giao diện MCP tiêu chuẩn. Máy chủ này giúp lập trình viên, quản trị viên hệ thống và người đam mê AI tương tác với môi trường Docker—cục bộ hoặc từ xa—đơn giản hóa các quy trình như khởi tạo dịch vụ mới, quản lý container đang chạy và thao tác với Docker volumes. Việc tích hợp MCP với Docker giúp nâng cao hiệu suất, giảm thao tác thủ công và mở ra những hướng phát triển mới cho AI trong vận hành và phát triển.

Danh sách Prompts

• docker_compose
  Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo và quản lý container. Prompt này hướng dẫn LLM qua luồng plan/apply: bạn mô tả container và cấu hình mong muốn, LLM sẽ tạo ra bản kế hoạch để bạn xem xét, duyệt hoặc chỉnh sửa trước khi áp dụng.

Danh sách Tài nguyên

• Containers
  Cung cấp thông tin về các container Docker đang chạy và sẵn có, cho phép các client AI kiểm tra hoặc tương tác với chúng.
• Volumes
  Truy cập các volume Docker để quản lý dữ liệu bền vững, cho phép liệt kê, tạo hoặc xóa volume.
• Networks
  Hiển thị các mạng Docker khả dụng, có thể dùng để kết nối container hoặc quản lý cấu hình mạng.

Danh sách Công cụ

• docker_compose
  Cho phép tạo và điều phối ứng dụng Docker đa container bằng chỉ dẫn ngôn ngữ tự nhiên.
• container_introspection
  Cho phép kiểm tra và gỡ lỗi container đang chạy, cung cấp chi tiết về trạng thái, cấu hình và log.
• volume_management
  Hỗ trợ quản lý Docker volume, bao gồm tạo, liệt kê và xóa phục vụ lưu trữ bền vững.

Các trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

• Triển khai Container bằng Ngôn ngữ Tự nhiên
  Triển khai và quản lý container Docker chỉ bằng cách mô tả mong muốn của bạn bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp đơn giản hóa quy trình phát triển và kiểm thử.
• Quản trị Máy chủ Từ xa
  Kết nối với Docker engine từ xa để quản lý máy chủ web hoặc workload trên cloud, đơn giản hóa công việc cho quản trị viên.
• Gỡ lỗi và Kiểm tra Container
  Sử dụng AI để kiểm tra, gỡ lỗi và quản lý container đang chạy, giúp giảm thời gian xử lý sự cố.
• Quản lý Dữ liệu Bền vững
  Xử lý Docker volume trực tiếp từ các công cụ AI, giúp dễ dàng quản lý, sao lưu và dọn dẹp dữ liệu bền vững.
• Thử nghiệm Ứng dụng Mã nguồn mở
  Khởi tạo và thử nghiệm nhanh các ứng dụng mã nguồn mở dùng Docker, hỗ trợ các nhà phát triển đánh giá công cụ mới hiệu quả.

Cách thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js và ứng dụng Windsurf.
2. Mở file cấu hình Windsurf của bạn.
3. Thêm mục sau vào đối tượng mcpServers:

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

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đã chạy và có thể truy cập.

Claude

1. Cài đặt uv nếu chưa có.
2. Trên MacOS, tìm ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
   Trên Windows, tìm %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json.
3. Thêm đoạn sau vào phần mcpServers:

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

4. Lưu file và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận máy chủ MCP đã có trong danh sách và hoạt động.

Cursor

1. Cài đặt uv.
2. Mở file cấu hình của Cursor.
3. Chèn JSON sau vào đối tượng mcpServers:

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

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Kiểm tra máy chủ Docker MCP xuất hiện trong danh sách công cụ.

Cline

1. Đảm bảo đã cài đặt Node.js và uv.
2. Sửa file cấu hình của Cline.
3. Thêm mục máy chủ MCP:

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

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Xác minh máy chủ MCP đang hoạt động bằng cách chạy một lệnh kiểm tra.

Bảo mật API Keys

Để bảo mật API key, hãy sử dụng biến môi trường trong cấu hình của bạn. Ví dụ:

"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}"
    }
  }
}

Cách sử dụng MCP này trong quy trình flow

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp máy chủ MCP vào quy trình FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấn vào thành phần MCP để mở panel cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, nhập thông tin máy chủ MCP theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình xong, agent AI sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Hãy nhớ đổi “mcp-server-docker” thành tên máy chủ MCP thực tế của bạn và thay URL thành endpoint MCP của riêng bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

MCP mcp-server-docker có tài liệu rõ ràng, quy trình prompt thực tiễn và tích hợp Docker mạnh mẽ. Tập trung vào điều phối và kiểm tra bằng ngôn ngữ tự nhiên giúp nó đặc biệt hữu ích cho lập trình viên và vận hành AI. Tuy nhiên, các tính năng MCP nâng cao như Roots và Sampling chưa được đề cập. Nhìn chung, đây là một máy chủ MCP ổn định, dễ sử dụng cho tự động hóa Docker.

Điểm MCP