🐳 Docker Mcp

作成者：

QuantGeekDev•Aug 22, 2025

Docker MCPサーバー（モデルコンテキストプロトコル）

概要

Docker MCPとは？

Docker MCP（Model Context Protocol）は、コンテナ化されたアプリケーションの管理とオーケストレーションを促進するために設計されたサーバーです。モデルコンテキストを扱うための標準化された方法を提供し、開発者がDockerコンテナを使用してアプリケーションを効率的に展開、管理、スケールできるようにします。Docker MCPは、開発プロセスを合理化し、異なる環境間でのコラボレーションを改善したいチームに特に役立ちます。

Docker MCPの特徴

コンテナ管理：Docker MCPはコンテナの管理を簡素化し、ユーザーがアプリケーションを簡単に展開、更新、スケールできるようにします。
標準化されたプロトコル：モデルコンテキストのための標準化されたプロトコルを利用し、さまざまなツールやサービスとの互換性と統合の容易さを確保します。
スケーラビリティ：Docker MCPのアーキテクチャは、アプリケーションのシームレスなスケーリングを可能にし、パフォーマンスを損なうことなく負荷の増加に対応します。
ユーザーフレンドリーなインターフェース：Docker MCPは直感的なインターフェースを提供し、開発者がコンテナ化されたアプリケーションと簡単に対話できるようにします。
オープンソース：オープンソースプロジェクトであるDocker MCPは、コミュニティの貢献とコラボレーションを奨励し、革新と継続的な改善を促進します。

Docker MCPの使い方

インストール：まず、マシンにDockerをインストールします。公式のDockerドキュメントに従ってインストール手順を確認してください。
リポジトリのクローン：Gitを使用して、GitHubからDocker MCPリポジトリをクローンします：
```
git clone https://github.com/QuantGeekDev/docker-mcp.git
```
設定：クローンしたディレクトリに移動し、プロジェクトの要件に応じて設定ファイルの必要な設定を行います。
サーバーの起動：Dockerコマンドを使用してDocker MCPサーバーを起動します。すべての依存関係が満たされ、環境が適切に設定されていることを確認してください。
アプリケーションの展開：Docker MCPインターフェースを使用してアプリケーションを展開し、コンテナを管理し、パフォーマンスを監視します。
スケーリング：アプリケーションが成長するにつれて、Docker MCPのスケーリング機能を利用して、増加するトラフィックやリソースの要求に対応します。

よくある質問

Q1: Docker MCPのシステム要件は何ですか？

A1: Docker MCPは、Dockerがインストールされたマシンを必要とします。最適なパフォーマンスのために、少なくとも4GBのRAMとマルチコアプロセッサを持つことを推奨します。

Q2: Docker MCPは本番環境に適していますか？

A2: はい、Docker MCPは堅牢でスケーラブルに設計されており、本番環境に適しています。ただし、展開前に十分なテストを行うことをお勧めします。

Q3: Docker MCPに貢献できますか？

A3: もちろんです！Docker MCPはオープンソースプロジェクトであり、貢献を歓迎します。GitHubリポジトリで問題の報告、機能リクエスト、またはプルリクエストを提出できます。

Q4: Docker MCPは他のコンテナオーケストレーションツールと比較してどうですか？

A4: Docker MCPはモデルコンテキスト管理に焦点を当てており、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供しているため、より複雑なオーケストレーションツールと比較して開発者がアプリケーションを管理しやすくなっています。

Q5: Docker MCPのドキュメントはどこにありますか？

A5: Docker MCPのドキュメントは、リポジトリのREADMEファイルとリポジトリ内のリンクされた追加リソースにあります。

詳細

🐳 docker-mcp

A powerful Model Context Protocol (MCP) server for Docker operations, enabling seamless container and compose stack management through Claude AI.

✨ Features

🚀 Container creation and instantiation
📦 Docker Compose stack deployment
🔍 Container logs retrieval
📊 Container listing and status monitoring

🎬 Demos

Deploying a Docker Compose Stack

https://github.com/user-attachments/assets/b5f6e40a-542b-4a39-ba12-7fdf803ee278

Analyzing Container Logs

https://github.com/user-attachments/assets/da386eea-2fab-4835-82ae-896de955d934

🚀 Quickstart

To try this in Claude Desktop app, add this to your claude config files:

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

Installing via Smithery

To install Docker MCP for Claude Desktop automatically via Smithery:

npx @smithery/cli install docker-mcp --client claude

Prerequisites

UV (package manager)
Python 3.12+
Docker Desktop or Docker Engine
Claude Desktop

Installation

Claude Desktop Configuration

Add the server configuration to your Claude Desktop config file:

MacOS: ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json

<details> <summary>💻 Development Configuration</summary>

{
  "mcpServers": {
    "docker-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<path-to-docker-mcp>",
        "run",
        "docker-mcp"
      ]
    }
  }
}

</details> <details> <summary>🚀 Production Configuration</summary>

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

</details>

🛠️ Development

Local Setup

Clone the repository:

git clone https://github.com/QuantGeekDev/docker-mcp.git
cd docker-mcp

Create and activate a virtual environment:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # On Windows: venv\Scripts\activate

Install dependencies:

uv sync

🔍 Debugging

Launch the MCP Inspector for debugging:

npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory <path-to-docker-mcp> run docker-mcp

The Inspector will provide a URL to access the debugging interface.

📝 Available Tools

The server provides the following tools:

create-container

Creates a standalone Docker container

{
    "image": "image-name",
    "name": "container-name",
    "ports": {"80": "80"},
    "environment": {"ENV_VAR": "value"}
}

deploy-compose

Deploys a Docker Compose stack

{
    "project_name": "example-stack",
    "compose_yaml": "version: '3.8'\nservices:\n  service1:\n    image: image1:latest\n    ports:\n      - '8080:80'"
}

get-logs

Retrieves logs from a specific container

{
    "container_name": "my-container"
}

list-containers

Lists all Docker containers

{}

🚧 Current Limitations

No built-in environment variable support for containers
No volume management
No network management
No container health checks
No container restart policies
No container resource limits

🤝 Contributing

Fork the repository from docker-mcp
Create your feature branch
Commit your changes
Push to the branch
Open a Pull Request

📜 License

This project is licensed under the MIT License - see the LICENSE file for details.

✨ Authors

Alex Andru - Initial work | Core contributor - @QuantGeekDev
Ali Sadykov - Initial work | Core contributor - @md-archive

Made with ❤️

サーバー設定

{
  "mcpServers": {
    "docker-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--quantgeekdev--docker-mcp--docker-mcp",
        "docker-mcp"
      ],
      "env": {}
    }
  }
}

プロジェクト情報

著者

QuantGeekDev