Docker MCP サーバー

分離された Docker コンテナ内でコードを実行し、その結果を Claude などの言語モデルに返す強力なモデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバー。

特徴

分離されたコード実行: メインシステムから分離されたDockerコンテナでコードを実行します
多言語サポート: Dockerイメージを使用して任意の言語でコードを実行
複雑なスクリプトのサポート: 単純なコマンドと完全な複数行のスクリプトの両方を実行
パッケージ管理: pip、npm、apt-get、apk を使用して依存関係をインストールします
コンテナ管理: Dockerコンテナを簡単に作成、一覧表示、クリーンアップ
堅牢なエラー処理: 適切なタイムアウト管理とフォールバックメカニズム
カラフルな出力: 明確で色分けされたコンソールフィードバック

Related MCP server: MCP Development Server

要件

Python 3.9以上
Dockerがインストールされ実行中
fastmcpライブラリ

インストール

このリポジトリをクローンします:
git clone https://github.com/yourusername/docker_mcp_server.git cd docker_mcp_server
仮想環境を作成します。
python -m venv venv source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
必要なパッケージをインストールします。
pip install -r requirements.txt

使用法

MCPインスペクターの実行

サーバーの機能をテストして調査するには:

python run_server.py

MCP Inspector インターフェイスがブラウザのhttp://localhost:5173で開きます。

利用可能なツール

Docker MCP サーバーは次のツールを提供します。

1. コンテナの一覧

すべての Docker コンテナとその詳細を一覧表示します。

パラメータ:
- show_all : (オプション) 停止しているコンテナも含め、すべてのコンテナを表示するかどうか (デフォルト: True)

2. コンテナを作成する

オプションの依存関係を持つ Docker コンテナを作成して起動します。

パラメータ:
- image : 使用する Docker イメージ (例: "python:3.9-slim", "node:16")
- container_name : コンテナの一意の名前
- dependencies : (オプション) インストールするパッケージのスペース区切りリスト (例: "numpy pandas", "express lodash")

3. 依存関係を追加する

既存の Docker コンテナに追加パッケージをインストールします。

パラメータ:
- container_name : 対象コンテナの名前
- dependencies : インストールするパッケージのスペース区切りリスト

4. コードを実行する

実行中の Docker コンテナ内でコマンドを実行します。

パラメータ:
- container_name : 対象コンテナの名前
- command : コンテナ内で実行するコマンド

5. Pythonスクリプトを実行する

実行中の Docker コンテナ内で複数行の Python スクリプトを実行します。

パラメータ:
- container_name : 対象コンテナの名前
- script_content : Pythonスクリプトの完全な内容
- script_args : スクリプトに渡すオプションの引数

6. クリーンアップコンテナ

Docker コンテナを停止して削除します。

パラメータ:
- container_name : クリーンアップするコンテナの名前

例

基本的なワークフローの例

# 1. List existing containers to see what's already running list_containers() # 2. Create a new container create_container( image="python:3.9-slim", container_name="python-example", dependencies="numpy pandas" ) # 3. Execute a command in the container execute_code( container_name="python-example", command="python -c 'import numpy as np; print(\"NumPy version:\", np.__version__)'" ) # 4. Add more dependencies later add_dependencies( container_name="python-example", dependencies="matplotlib scikit-learn" ) # 5. List containers again to confirm status list_containers(show_all=False) # Only show running containers # 6. Clean up when done cleanup_container(container_name="python-example")

Python データ分析の例

# 1. Create a container with dependencies create_container( image="python:3.9-slim", container_name="python-test", dependencies="numpy pandas matplotlib" ) # 2. Execute a Python script script = """ import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Create some data data = pd.DataFrame({ 'x': np.random.randn(100), 'y': np.random.randn(100) }) print(f"Data shape: {data.shape}") print(f"Data correlation: {data.corr().iloc[0,1]:.4f}") """ execute_python_script(container_name="python-test", script_content=script) # 3. Add additional dependencies later if needed add_dependencies(container_name="python-test", dependencies="scikit-learn") # 4. Verify container is running list_containers(show_all=False) # 5. Clean up when done cleanup_container(container_name="python-test")

Node.jsの例

# 1. Check for existing Node.js containers list_containers() # 2. Create a Node.js container create_container( image="node:16", container_name="node-test", dependencies="express axios" ) # 3. Execute a Node.js script execute_code( container_name="node-test", command="node -e \"console.log('Node.js version: ' + process.version); console.log('Express installed: ' + require.resolve('express'));\"" ) # 4. Add more dependencies add_dependencies(container_name="node-test", dependencies="lodash moment") # 5. Clean up when done cleanup_container(container_name="node-test")

パッケージマネージャーのサポート

Docker MCP サーバーは適切なパッケージマネージャーを自動的に検出して使用します。

Pythonコンテナ: pipを使用する
Node.jsコンテナ: npmを使用
Debian/Ubuntuコンテナ: apt-get使用
アルパインコンテナ： apkを使用

イメージ名からパッケージマネージャーが明らかでないコンテナーの場合、サーバーは利用可能なパッケージマネージャーを検出しようとします。

クロードと他のLLMとの統合

このMCPサーバーは、Claudeやモデルコンテキストプロトコルをサポートする他のLLMと統合できます。Claudeに登録するには、 fastmcp installコマンドを使用してください。

fastmcp install src/docker_mcp.py

トラブルシューティング

ポートは既に使用されています: 「アドレスは既に使用されています」というエラーが表示される場合は、他の MCP Inspector インスタンスが実行されていないことを確認してください。
Docker 接続の問題: docker --versionを使用して Docker が実行されていることを確認します。
コンテナのタイムアウト: サーバーには、予期された時間内に応答しないコンテナのためのフォールバックメカニズムが含まれています。
パッケージのインストール失敗: 指定されたパッケージマネージャーのパッケージ名が正しいことを確認してください。
コンテナーが見つかりません: list_containers に結果が表示されない場合は、Docker にまだコンテナーが作成されていない可能性があります。

セキュリティに関する考慮事項

このサーバーはDockerコンテナ内でコードを実行するため、ホストシステムから分離されます。ただし、以下の点にご注意ください。

追加のセキュリティ対策を講じずにこのサーバーを公開しないでください
ホストボリュームをコンテナにマウントするときは注意してください
DoS攻撃を防ぐためにコンテナのリソース制限を検討する

ライセンス

MITライセンス

貢献

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