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docker-mcp

by QuantGeekDev

🐳 docker-mcp

Un potente servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para operaciones de Docker, que permite una gestión fluida de contenedores y pilas de composición a través de Claude AI.

✨ Características

  • 🚀 Creación e instanciación de contenedores
  • Implementación de la pila Docker Compose
  • Recuperación de registros de contenedores
  • 📊 Listado de contenedores y monitoreo del estado

🎬 Demos

Implementación de una pila Docker Compose

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

Análisis de registros de contenedores

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

🚀 Inicio rápido

Para probar esto en la aplicación Claude Desktop, agregue esto a sus archivos de configuración de Claude:

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

Instalación mediante herrería

Para instalar Docker MCP para Claude Desktop automáticamente a través de Smithery :

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

Prerrequisitos

  • UV (gestor de paquetes)
  • Python 3.12+
  • Docker Desktop o Docker Engine
  • Escritorio de Claude

Instalación

Configuración del escritorio de Claude

Agregue la configuración del servidor a su archivo de configuración de Claude Desktop:

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

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

🛠️ Desarrollo

Configuración local

  1. Clonar el repositorio:
git clone https://github.com/QuantGeekDev/docker-mcp.git cd docker-mcp
  1. Crear y activar un entorno virtual:
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
  1. Instalar dependencias:
uv sync

🔍 Depuración

Inicie el Inspector MCP para depurar:

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

El Inspector proporcionará una URL para acceder a la interfaz de depuración.

📝 Herramientas disponibles

El servidor proporciona las siguientes herramientas:

crear contenedor

Crea un contenedor Docker independiente

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

implementar-componer

Implementa una pila de Docker Compose

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

obtener registros

Recupera registros de un contenedor específico

{ "container_name": "my-container" }

contenedores de lista

Enumera todos los contenedores Docker

{}

🚧 Limitaciones actuales

  • No hay soporte de variables de entorno integradas para contenedores
  • Sin gestión de volumen
  • Sin gestión de red
  • No se realizan controles de salud de los contenedores
  • No hay políticas de reinicio de contenedores
  • Sin límites de recursos de contenedores

🤝 Contribuyendo

  1. Bifurcar el repositorio desde docker-mcp
  2. Crea tu rama de funciones
  3. Confirme sus cambios
  4. Empujar hacia la rama
  5. Abrir una solicitud de extracción

📜 Licencia

Este proyecto está licenciado bajo la licencia MIT: consulte el archivo de LICENCIA para obtener más detalles.

✨ Autores

  • Alex Andru - Trabajo inicial | Colaborador principal - @QuantGeekDev
  • Ali Sadykov - Trabajo inicial | Colaborador principal - @md-archive

Hecho con ❤️

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

local-only server

The server can only run on the client's local machine because it depends on local resources.

Un potente servidor de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para operaciones de Docker, que permite una gestión fluida de contenedores y pilas de composición a través de Claude AI.

  1. ✨ Características
    1. 🎬 Demos
  2. 🚀 Inicio rápido
    1. Instalación mediante herrería
    2. Prerrequisitos
    3. Instalación
  3. 🛠️ Desarrollo
    1. Configuración local
    2. 🔍 Depuración
  4. 📝 Herramientas disponibles
    1. crear contenedor
    2. implementar-componer
    3. obtener registros
    4. contenedores de lista
  5. 🚧 Limitaciones actuales
    1. 🤝 Contribuyendo
      1. 📜 Licencia
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          MCP directory API

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          curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/QuantGeekDev/docker-mcp'

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