Docker MCP 目录和工具包简介：使用 MCP 为 AI 代理提供支持的简单安全方法

最新推荐文章于 2025-11-15 05:35:58 发布
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#docker #人工智能 #安全

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模型上下文协议 （MCP） 正迅速成为将 AI 代理连接到外部工具的标准，但开发人员的体验尚未跟上。发现是分散的，设置是笨拙的，安全性往往是最后的。解决这一问题并非孤军奋战，需要全行业的努力。安全、可扩展且值得信赖的 MCP 生态系统需要跨平台和供应商的协作。

Docker MCP Catalog 和 Toolkit 现已推出 Beta 版。Docker MCP 目录（现在是 Docker Hub 的一部分）是您发现的起点，它展示了一组精选的常用容器化 MCP 服务器，以快速启动代理 AI 开发。但仅靠发现是不够的。这就是 MCP Toolkit 的用武之地。它简化了安装、管理凭证、实施访问控制并保护了运行时环境。Docker MCP Catalog 和 MCP Toolkit 共同为开发人员和团队提供了使用 MCP 工具的完整基础，使其更易于查找、使用更安全，并准备好跨项目和团队扩展。

Docker 团队在与云、开发人员工具和 AI 领域一些最值得信赖的品牌合作，包括 Stripe、Elastic、Heroku、Pulumi、Grafana Labs、Kong Inc.、Neo4j、New Relic、Continue.dev 等，为 MCP 工具塑造一个安全的生态系统。通过从 Docker Desktop 一键连接到领先的 MCP 客户端，如 Gordon （Docker AI Agent）、Claude、Cursor、VSCode、Windsurf、continue.dev 和 Goose，构建强大、智能的 AI 代理从未如此简单。

Docker 开创了容器革命，改变了开发人员构建和部署软件的方式。如今，超过 2000 万注册开发人员依靠 Docker 来构建、共享和运行现代应用程序。现在，我们将相同的可信体验带到下一个前沿领域：使用 MCP 工具的 Agentic AI。

Model Context Protocol 势头强劲 — 还需要改

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使用 Docker 安全轻松地运行任何 MCP 服务器
iCloudEnd的博客
05-08 379
模型上下文协议 (MCP) 服务器在当今的人工智能领域已变得非常普遍。MCP 服务器可用于许多任务，包括电子邮件集成、云存储访问、内容管理、网页搜索等等。然而，随着这个生态系统的发展，也出现了一些挑战：安全性：您使用的 MCP 服务器有多可靠？它们会意外发送数据吗？底层代码安全吗？安装和配置：设置 MCP 服务器有时会很复杂。可观察性：监控 MCP 服务器在您的系统上实际执行的操作可能很困难。性能：这些服务器的运行效率如何？
控制你的代理：在 Docker 中运行 MCP 服务器，实现更安全、更可重复的 LLM 工作流程
iCloudEnd的博客
07-29 328
大型语言模型不再局限于聊天窗口，它们现在想要有所作为。模型上下文协议 (MCP)标准的出现，为这些代理提供了统一的行动方式。MCP 定义了代理发现和调用外部工具的通用方法，无论该工具是笔记本电脑上的 Shell 命令，还是云端的 SaaS API。但便利性并非一蹴而就。在你的机器上设置 MCP 服务器，实际上会赋予第三方进程对你公开的每个目录或网络资源的读/写权限。该服务器或驱动它的模型可以覆盖源文件、窃取 SSH 密钥或窃取客户端文档。
Docker MCP Toolkit 技术解析：构建AI代理的容器化桥梁
最新发布
gitblog_00797的博客
11-15 624
Docker MCP Toolkit 是一个专为AI代理设计的容器化工具集，它简化了MCP（Model Control Protocol）服务器的部署、管理和连接过程。通过容器化技术，它为开发者和AI研究人员提供了一个安全、高效的运行环境，让各类AI工具能够无缝协作。 ## 核心价值 MCP Toolkit 主要解决了AI工具生态中的几个关键问题： 1. **部署复杂性**：传统AI工具部署
Docker MCP 插件与网关
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
09-27 810
一、关于项目 1、项目概览 2、相关链接资源 3、功能特性 二、安装配置 1、前置要求 2、安装 CLI 插件 三、使用指南 1、目录管理 2、网关操作 3、服务器管理 四、架构设计 其它 参考资源
解锁 MCP 工具管理新姿势：Docker MCP 如何让开发者的生活更简单、更安全？
Everly_的博客
05-22 2047
因为频繁的使用 MCP，所以在管理和使用 MCP 的过程中会越来越关注它的可靠性和易用性，很多时候 API 密钥一不小心就push 到 Github，又还有 MCP 太多，也不好管理。近期看到 Docker 针对 MCP 在功能上做了升级，而且，体验下来觉得不错，推荐给大家。接下来，我会想列举出使用 Docker MCP 的好处，还有在 IDE 上的配置，以及喂饭级别的安装教程。
Docker MCP Catalog与Toolkit：AI工具管理与交互新标准
gitblog_00040的博客
11-15 405
Model Context Protocol (MCP) 是一种革命性的协议标准，它将传统AI代理从被动响应系统转变为具备主动行动能力的智能体。MCP通过标准化工具的描述、发现和调用方式，使AI代理能够安全地查询API、访问数据以及跨不同环境执行服务。 MCP解决了AI系统在生产环境中面临的三大核心挑战： 1. **互操作性**：提供统一的接口规范，消除不同系统间的兼容问题 2. **可靠性*
MCP应用docker部署，docker-compose部署
weixin_55010563的博客
04-17 1512
f"执行语句 '{statement}' 出错: {str(stmt_error)}"# 检查语句是否返回了结果集 (SELECT, SHOW, EXPLAIN, etc.)IF(p.COMMAND = 'Sleep', CONCAT(p.TIME, ' 秒'), 0) AS 阻塞方事务空闲的时间。前面几篇文章，MCP应用直接用的python3 server.py运行的，如果服务器重启，进程就会关掉，很不方便。这里使用的python版本，是最新的3.13.3，镜像使用的是最小的，基于alpine。
mcp-playwright-AI人工智能资源
04-19
在当今快速发展的技术领域中，人工智能（AI）一直是推动创新和变革的关键力量。从自动化任务到深度学习，AI技术正在逐步渗透到我们的工作和生活中。Playwright作为一个现代的自动化工具，旨在为开发者提供跨浏览器...
安全指南 | MCP安全检查清单：AI工具生态系统的隐形守护者
GentelAi的博客
04-30 1512
在确保技术便利性的同时，开发者和用户应保持警惕，时刻关注MCP系统的安全隐患。通过采取必要的安全措施，MCP 的应用前景仍然广阔，能够为AI行业的发展提供坚实的基础。
MCP应用docker部署，docker-compose部署，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！
Y525698136的博客
08-22 1054
MCP应用直接用的python3 server.py运行的，如果服务器重启，进程就会关掉，很不方便。
docker-mcp：容器管理与AI无缝结合的解决方案
gitblog_00104的博客
03-31 1010
docker-mcp：容器管理与AI无缝结合的解决方案 项目介绍 docker-mcp 是一款强大的 Model Context Protocol (MCP) 服务器，专为 Docker 操作设计。它通过 Claude AI 实现了容器和 Compose 堆栈管理的无缝集成。这款工具提供了一个直观、高效的管理接口，使得开发者能够轻松地创建、部署和管理 Docker 容器及其堆栈。 项目技术分析 d...
用 Docker 打造智能自动化系统：n8n 与 MCP 的完美结合
a543768773的博客
04-01 1537
想让你的自动化工作流更智能？本指南将带你一步步使用 **Docker 免费安装 n8n 和 MCP（Model Context Protocol）**，并教你如何在 n8n 中集成 MCP，打造具备 **上下文感知能力的智能工作流**。告别单调的触发器和固定操作，让你的自动化系统更加灵活、智能、高效！🚀
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gitblog_00629的博客
10-06 690
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mcp-server-docker：以自然语言管理Docker的强大工具
gitblog_00614的博客
03-29 928
mcp-server-docker：以自然语言管理Docker的强大工具 项目介绍 mcp-server-docker 是一个基于Docker的开源项目，它为用户提供了通过自然语言来管理和操作Docker容器的独特功能。无论是服务器管理员还是技术爱好者，都可以利用mcp-server-docker简化容器操作，提升工作效率。 项目技术分析 mcp-server-docker 使用了Python D...
Docker MCP 服务器项目教程
gitblog_00955的博客
04-16 1154
Docker MCP 服务器项目教程 1. 项目介绍 Docker MCP 服务器项目是一个开源项目，旨在提供Model Context Protocol（MCP）的参考实现。MCP 是一种用于为大型语言模型（LLM）提供对工具和数据源的安全、受控访问的协议。该项目包含了使用 TypeScript MCP SDK 和 Python MCP SDK 实现的各种服务器的代码，这些服务器展示了 MCP ...
借助MCP尝试创建自己的Agent（三）
m0_47211450的博客
01-23 1750
本文介绍了如何将已有工具融合到claude客户端中，结合之前的内容基本涵盖了LLMs扩展server的所有方法，可以按照这个思路来构建适合自己的agent。
Docker MCP Catalog：一站式AI工具容器化解决方案
gitblog_00727的博客
11-15 296
Docker MCP Catalog是一个集中化、可信赖的容器镜像仓库，专门用于发现、共享和运行符合MCP标准的AI工具。作为Docker生态系统的重要组成部分，它提供了经过验证、版本化且精心筛选的MCP服务器容器镜像，这些镜像可以直接通过官方镜像仓库获取，并完美集成到Docker Desktop环境中。 ## 为什么需要MCP Catalog 在传统AI工具使用过程中，开发者常常面临以下痛点
MCP开发：在Docker中运行MCP服务
qq_40619319的博客
10-28 32
摘要 本文介绍了如何使用Docker部署和运行mcp服务。首先通过docker run命令启动容器，将服务器/home/mcp目录挂载到容器内，并映射8000端口。使用mcp:latest镜像运行python /home/mcp_server.py启动服务。可通过docker ps查看容器运行状态，docker logs mcp查看服务日志。操作包括：容器启动、目录挂载、端口映射、状态检查和日志查看等关键步骤。
Docker-mcp工具
08-01
<think>我们正在讨论的是Docker-MCP工具，根据引用[1]和引用[3]的信息，Docker-MCP是一个支持MCP（Model Control Protocol）的Docker管理服务器。它允许客户端通过MCP接口直接与Docker进行交互，提供了一套工具使AI助手能够管理Docker容器。 根据引用[1]中的项目结构，Docker-MCP项目包含以下主要文件： - `docker_executor.py`: 可能负责执行Docker命令 - `handlers.py`: 处理MCP请求 - `server.py`: MCP服务器主程序 引用[2]中提到了部署QuickChart-MCP-Server的示例，虽然它是另一个MCP服务器，但部署方式可能类似。因此，我们可以推测Docker-MCP的部署和运行方式可能也通过类似命令启动。 引用[3]将Docker-MCP列为最适合数据科学家的MCP服务器之一，说明它在数据科学领域有应用，比如管理Docker容器来运行数据科学环境。 根据以上信息，我们来整理Docker-MCP的功能和使用方法。 ### Docker-MCP 功能 根据引用[1]描述，Docker-MCP主要功能包括： 1. **创建容器**：通过MCP接口创建Docker容器。 2. **部署Docker Compose**：能够部署使用Docker Compose定义的多容器应用。 3. **获取容器日志**：通过MCP请求获取容器的日志输出。 4. **列出所有容器**：查询当前运行的容器信息。 ### Docker-MCP 使用方法 由于项目是一个MCP服务器，我们需要启动该服务器，然后通过MCP客户端（可能是AI助手）发送请求。 #### 1. 安装与运行 根据项目结构，它是一个Python项目，因此需要Python环境。我们可以使用以下步骤运行： ```bash # 克隆项目（假设项目仓库地址已知，但引用中未给出，此处为示例） git clone https://github.com/example/docker-mcp.git cd docker-mcp # 安装依赖（根据项目描述，可能使用poetry或pip） # 如果使用poetry（根据pyproject.toml和uv.lock文件） poetry install # 运行服务器 poetry run python -m docker_mcp.server ``` 或者，如果项目提供了可执行脚本，也可以直接运行。 #### 2. 配置 在运行之前，可能需要配置服务器监听的地址和端口，以及Docker的连接方式（默认可能使用本地Docker守护进程）。配置方式可能通过环境变量或配置文件。 #### 3. 通过MCP客户端交互 MCP客户端可以通过HTTP请求（或WebSocket，具体取决于实现）与服务器交互。请求的格式应遵循MCP协议。 例如，创建一个容器的请求可能如下（假设使用HTTP JSON）： ```json { "action": "create_container", "parameters": { "image": "nginx:latest", "name": "my-nginx", "ports": {"80/tcp": 8080} } } ``` #### 4. 部署示例（参考引用[2]的QuickChart-MCP部署方式） 引用[2]中部署QuickChart-MCP-Server是通过1panel的AI模块导入MCP配置JSON。类似地，Docker-MCP也可以被配置为1panel中的MCP服务。配置JSON可能如下： ```json { "mcpServers": { "docker-server": { "command": "python", "args": ["-m", "docker_mcp.server"] } } } ``` 然后，在1panel的AI模块中导入此配置，即可使用Docker-MCP服务。 ### 注意事项 - Docker-MCP需要访问宿主机的Docker守护进程，因此需要确保运行服务器的用户有足够的权限（通常需要加入docker用户组）。 - 在生产环境中，应注意安全，比如限制可访问的客户端IP、使用TLS加密通信等。 ### 总结 Docker-MCP是一个基于MCP协议的Docker管理工具，它提供了一个标准化的接口供AI助手操作Docker容器。通过启动Docker-MCP服务器，并配置客户端（如1panel）连接，可以实现对Docker的远程管理。 由于引用中未提供更详细的使用方法，以上内容基于项目结构和引用信息推断。具体使用请参考项目的README文档（如果可用）。 §§相关问题§§ 1. Docker-MCP 支持哪些具体的 Docker 操作命令？ 2. 如何为 Docker-MCP 配置安全认证？ 3. Docker-MCP 与其他 Docker 管理工具（如 Portainer）相比有何优势？ 4. 在 Kubernetes 集群中能否使用 Docker-MCP？</think>### Docker-MCP 工具详解 #### 一、核心功能 Docker-MCP 是基于 **MCP（Model Control Protocol）** 的 Docker 管理服务器，主要功能包括： 1. **容器全生命周期管理** - 创建/删除容器 - 启动/停止容器 - 实时监控容器状态 2. **Docker Compose 部署** - 解析和部署 `docker-compose.yml` 文件 - 管理多容器应用栈 3. **日志与诊断** - 实时获取容器日志 - 支持日志过滤与搜索 4. **AI 助手集成** - 允许 AI 通过 MCP 接口直接操作 Docker（如自动修复/扩容）[^1][^3] 5. **跨平台交互** - 提供标准化 API 供客户端调用（支持 Python/HTTP 等） #### 二、项目结构解析 ```bash docker-mcp/ ├── src/ │ └── docker_mcp/ │ ├── docker_executor.py # Docker 命令执行核心 │ ├── handlers.py # MCP 请求处理器 │ ├── server.py # MCP 服务主入口 ├── pyproject.toml # 依赖配置 └── uv.lock # 环境锁文件 ``` 关键组件： - `docker_executor.py`：封装 Docker SDK 实现容器操作 - `handlers.py`：处理 MCP 协议中的 `create_container`, `get_logs` 等指令 #### 三、使用方法 ##### 1. 启动 MCP 服务器 ```bash # 进入项目目录 cd docker-mcp # 安装依赖（使用 Poetry） poetry install # 启动服务（默认端口 8000） poetry run python -m docker_mcp.server ``` ##### 2. 客户端调用示例 通过 HTTP 发送 MCP 协议指令： ```python import requests # 创建容器请求 payload = { "action": "create_container", "params": { "image": "nginx:latest", "name": "web-server", "ports": {"80/tcp": 8080} } } response = requests.post("http://localhost:8000/mcp", json=payload) print(response.json()) # 返回容器ID ``` ##### 3. 常用 MCP 指令 | 指令 | 参数示例 | 功能 | |------|----------|------| | `list_containers` | `{"all": true}` | 列出所有容器 | | `compose_up` | `{"file": "docker-compose.yml"}` | 启动 compose 服务 | | `get_logs` | `{"container": "web-server", "tail": 100}` | 获取尾部日志 | | `exec_command` | `{"container": "app", "cmd": "ls /"}` | 执行容器内命令 | ##### 4. 集成到管理面板（如 1Panel） 在面板配置中导入 MCP 服务： ```json { "mcpServers": { "docker-mcp": { "command": "python", "args": ["-m", "docker_mcp.server"] } } } ``` 配置后可通过面板 UI 直接管理 Docker[^2]。 #### 四、典型应用场景 1. **AI 自动化运维** AI 助手通过 MCP 自动部署/修复容器（如检测到服务宕机时重启容器） 2. **数据科学流水线** 与 Jupyter-MCP 配合，一键部署数据分析环境[^3] 3. **持续集成系统** 在 CI/CD 中通过 MCP 指令管理构建容器 > **注意**：生产环境需在 `server.py` 中配置 TLS 加密和认证（参考 MCP 安全规范）。
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