Contenedores MCP: Cientos de despliegues de contenedores MCP basados en Docker

Introducción general

MCP Containers es un proyecto de código abierto, alojado en GitHub, centrado en proporcionar soluciones en contenedores para servidores de Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Simplifica el despliegue de cientos de servidores MCP a través de contenedores Docker, cubriendo una amplia gama de herramientas de IA como GitHub, Notion, Firecrawl, etc. El protocolo MCP soporta la interacción de modelos de IA con datos y herramientas externas, y MCP Containers permite a los usuarios ejecutar rápidamente servidores simplemente tirando de imágenes. El proyecto utiliza Nixpacks para construir automáticamente imágenes de contenedores, garantizando actualizaciones diarias para mantenerlas al día. Soporta despliegues locales y en la nube y es compatible con Kubernetes, equilibrando seguridad y flexibilidad. El modelo de desarrollo impulsado por la comunidad anima a los usuarios a contribuir con nuevos servidores, por lo que es adecuado para desarrolladores, entusiastas de la IA y usuarios empresariales.

Lista de funciones

• Ofrece cientos de imágenes de contenedores Docker de servidores MCP compatibles con múltiples herramientas de IA.
• Utilice Nixpacks para crear imágenes automáticamente, garantizar actualizaciones diarias y mantenerse sincronizado con sus repositorios de fuentes.
• Admite funcionamiento local y despliegue en la nube, se adapta a entornos Docker y Kubernetes.
• Ofrece una lista detallada de servidores y documentación para facilitar la selección y configuración.
• Aceptar las contribuciones de la comunidad a través de GitHub para apoyar la adición de nuevos servidores u optimizar las réplicas existentes.
• Garantice que los contenedores se ejecutan de forma aislada, limite las opciones sensibles de Docker y mejore la seguridad.
• Compatible con Claude, GitHub Copiloto y otras herramientas de IA se integran para ampliar la funcionalidad.
• Proporciona scripts y herramientas para simplificar la gestión de contenedores y el proceso de compilación.

Utilizar la ayuda

Proceso de instalación

MCP Containers se basa en Docker para ejecutar servidores MCP en contenedores. A continuación se detallan los pasos de instalación y uso:

1. Instalación de Docker
   Asegúrese de que Docker está instalado en su sistema. Para aquellos que no lo tengan instalado, visite la documentación oficial de Docker (https://docs.docker.com/get-docker/) para descargarlo e instalarlo, dependiendo de su sistema Windows, macOS o Linux. Una vez instalado, ejecute el siguiente comando para verificarlo:

   docker --version
   

   es similar a Docker version 20.x.x La instalación se ha realizado correctamente. Asegúrese de que el demonio Docker se está ejecutando correctamente.

2. Extracción de una imagen de contenedor MCP
   MCP Containers ofrece una variedad de imágenes de servidor almacenadas en el Registro de Contenedores de GitHub (https://ghcr.io/metorial). Los usuarios pueden visitar el repositorio del proyecto (https://github.com/metorial/mcp-containers) para ver una lista de los servidores disponibles. Suponiendo que desee utilizar metoro-mcp-serverejecute el siguiente comando para extraer la imagen:

   docker pull ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
   

   intercambiabilidad metoro-mcp-server para el nombre del servidor deseado. Una vez completada la extracción, compruebe la réplica:

   docker images
   

3. Contenedores en funcionamiento
   para metoro-mcp-server Como ejemplo, ejecute el contenedor:

   docker run -i --rm -e API_KEY=<your-api-key> ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
   

   • -iHabilita el modo interactivo para mantener el terminal conectado.
   • --rm: Los contenedores se borran automáticamente cuando se detienen para ahorrar espacio.
   • -e API_KEY=<your-api-key>: Establezca la clave API necesaria (según lo requiera el servidor).
     Si necesita exponer puertos externamente (por ejemplo, servicios Web), añada la asignación de puertos:

   docker run -i --rm -p 8080:8080 ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
   

   El puerto 8080 del host se asignará al puerto 8080 del contenedor.

4. Configuración del cliente MCP
   El servidor MCP debe estar conectado a un cliente que admita el protocolo MCP (como el servidor Claude Escritorio, VS Code Copiloto GitHub plugin). Tome Claude Desktop como ejemplo y edite su archivo de configuración (ruta macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

   {
   "mcpServers": {
   "metoro": {
   "command": "docker",
   "args": ["run", "-i", "--rm", "ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest"]
   }
   }
   }
   

   Una vez guardadas, Claude puede invocar las funciones del servidor a través del protocolo MCP. Otros clientes se configuran de forma similar y es necesario consultar su documentación.

Funciones principales

• Ejecución de varios servidores MCP
  El proyecto es compatible con diversos servidores, como github-mcp-server(gestión de repositorios GitHub),firecrawl-mcp-server(rastreador web),notion-mcp-server(Operaciones) Notion (Base de datos). Los usuarios pueden elegir en función de sus necesidades. Por ejemplo, ejecutar el servidor MCP de GitHub:

  docker run -i --rm -e GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=<your-token> ghcr.io/metorial/github-mcp-server:latest
  

  Se requiere un Token de Acceso Personal (PAT) de GitHub, que puede generarse a través de los ajustes de GitHub (Ajustes > Ajustes del desarrollador > Tokens de acceso personal).

• Actualizaciones automáticas
  MCP Containers utiliza Nixpacks (https://nixpacks.com/) para construir imágenes automáticamente. Las réplicas se reconstruyen automáticamente a diario cuando se actualiza el repositorio fuente. Los usuarios simplemente extraen la imagen más reciente:

  docker pull ghcr.io/metorial/<server-name>:latest
  

  No es necesario actualizar manualmente el código ni la configuración.

• Ver lista de servidores
  README del repositorio del proyecto o servers se enumeran todos los servidores compatibles y sus características. Los usuarios pueden ver el repositorio local navegando a través de GitHub o ejecutando el siguiente comando:

  git clone https://github.com/metorial/mcp-containers.git
  ls mcp-containers/servers
  

Función destacada Operación

• Despliegue de Kubernetes
  MCP Containers es compatible con Kubernetes para implantaciones en la nube a gran escala. Visite metoro-mcp-server Por ejemplo, cree un archivo de despliegue de Kubernetes (deployment.yaml):

  apiVersion: apps/v1
  kind: Deployment
  metadata:
  name: metoro-mcp
  spec:
  replicas: 1
  selector:
  matchLabels:
  app: metoro-mcp
  template:
  metadata:
  labels:
  app: metoro-mcp
  spec:
  containers:
  - name: metoro-mcp
  image: ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
  env:
  - name: API_KEY
  value: "<your-api-key>"
  ports:
  - containerPort: 8080
  

  Despliegue en un clúster:

  kubectl apply -f deployment.yaml
  

  pasable kubectl get pods Compruebe el estado de funcionamiento.

• aislamiento seguro
  El proyecto está protegido mediante el aislamiento de contenedores, que deshabilita las opciones de Docker de alto riesgo (como la opción --privileged). Los usuarios pueden acceder a Docker security-opt restringe aún más los permisos, por ejemplo:

  docker run --security-opt=no-new-privileges -i --rm ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
  

• Contribuciones comunitarias
  Los usuarios pueden añadir nuevos servidores u optimizar réplicas enviando una incidencia o pull request a través de GitHub. Contribuir Pasos:
  1. repositorio de bifurcaciones:https://github.com/metorial/mcp-containers.
  2. Cree un Dockerfile para el nuevo servidor, colóquelo en el directorio servers/<server-name>.
  3. actualización README.md y listas de servidores.
  4. Envíe un pull request describiendo la funcionalidad del servidor y la compatibilidad con MCP.

advertencia

• Asegúrate de que tu red está libre, para subir la imagen puede ser necesario un acceso científico a Internet.
• Algunos servidores requieren claves API o autenticación, que deben registrarse previamente con un proveedor de servicios (por ejemplo, GitHub, Notion).
• Consulte la documentación del servidor para confirmar las configuraciones específicas (por ejemplo, puertos, volúmenes de almacenamiento).
• La implantación de Kubernetes requiere familiaridad kubectl y gestión de clusters.

escenario de aplicación

1. Desarrollo de herramientas de IA
   Despliegue rápido para desarrolladores firecrawl-mcp-serverEl modelo de IA se utilizará para probar la capacidad de rastreo de datos web del modelo de IA y para validar la función de búsqueda o análisis de contenidos.
2. automatización empresarial
   Uso empresarial make-mcp-server Intégrese con la plataforma de automatización Make para activar flujos de trabajo como el procesamiento de datos por lotes o el envío de notificaciones mediante IA.
3. Servicios de IA en la nube
   Ejecute varios servidores MCP en un clúster Kubernetes para admitir análisis de datos en tiempo real, chatbots o aplicaciones de IA multiusuario.
4. Educación e investigación
   Estudiantes e investigadores pueden utilizar notion-mcp-serverLa IA es una forma estupenda de simplificar tu trabajo académico organizando tus datos experimentales o tus notas en la bibliografía.

CONTROL DE CALIDAD

1. ¿Qué servidores admite MCP Containers?
   Se admiten cientos de servidores MCP, incluidos GitHub, Notion, Firecrawl, Make, etc.; consulte el repositorio del proyecto (https://github.com/metorial/mcp-containers) para obtener una lista completa de los servidores MCP. servers Carpeta.
2. ¿Cómo aseguro el contenedor?
   El proyecto utiliza el aislamiento de contenedores, deshabilitando las opciones de Docker de alto riesgo (p. ej. --privileged). Los usuarios deben evitar ejecutar réplicas no autenticadas y pueden security-opt Mayores restricciones.
3. ¿Se requiere experiencia en programación?
   El uso básico sólo requiere conocimientos de los comandos de Docker. Contribuir con nuevos servidores requiere estar familiarizado con Dockerfile y el protocolo MCP y es adecuado para usuarios con experiencia en desarrollo.
4. ¿Con qué frecuencia se actualizan los espejos?
   Las réplicas se actualizan automáticamente todos los días y se basan en Nixpacks para garantizar la sincronización con los repositorios de origen.