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: Isolator MCP 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

1. 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

2. 仮想環境を作成します。

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

3. 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

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