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Glama

🐳 docker-mcp

Python 3.12 Licencia: MIT Estilo de código: negro insignia de herrería

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

Related MCP server: Docker MCP Server

🚀 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

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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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