MCP 컨테이너: Docker를 기반으로 하는 수백 개의 MCP 컨테이너화된 배포

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일반 소개

MCP Containers는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 서버를 위한 컨테이너화된 솔루션을 제공하는 데 중점을 둔 오픈 소스 프로젝트로, GitHub에서 호스팅됩니다. 이 프로젝트는 Docker 컨테이너를 통해 수백 개의 MCP 서버 배포를 간소화하며, GitHub, Notion, Firecrawl 등과 같은 다양한 AI 도구를 지원합니다. MCP 프로토콜은 AI 모델과 외부 데이터 및 도구의 상호 작용을 지원하며, MCP 컨테이너를 사용하면 이미지를 가져와서 서버를 빠르게 실행할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Nixpacks를 사용해 컨테이너 이미지를 자동으로 빌드하고 매일 업데이트하여 최신 상태로 유지합니다. 이 프로젝트는 로컬 및 클라우드 배포를 지원하며, 보안과 유연성의 균형을 유지하면서 Kubernetes와 호환됩니다. 커뮤니티 중심 개발 모델은 사용자가 새로운 서버를 기여하도록 장려하므로 개발자, AI 애호가 및 엔터프라이즈 사용자에게 적합합니다.

MCP Containers:基于 Docker 提供数百种 MCP 容器化部署

 

기능 목록

  • 여러 AI 도구를 지원하는 수백 개의 MCP 서버 도커 컨테이너 이미지를 제공합니다.
  • 닉스팩을 사용하면 이미지를 자동으로 빌드하고, 매일 업데이트하며, 소스 저장소와 동기화 상태를 유지할 수 있습니다.
  • 로컬 운영 및 클라우드 배포를 지원하며, Docker 및 Kubernetes 환경에 맞게 조정됩니다.
  • 쉽게 선택하고 구성할 수 있도록 서버의 자세한 목록과 설명서를 제공합니다.
  • 새 서버 추가를 지원하거나 기존 미러를 최적화하기 위해 GitHub를 통해 커뮤니티 기여를 수락하세요.
  • 컨테이너를 격리하여 실행하고, 민감한 Docker 옵션을 제한하고, 보안을 강화하세요.
  • 클라우드로 지원, GitHub 부조종사 및 기타 AI 도구가 통합되어 기능을 확장합니다.
  • 컨테이너 관리 및 빌드 프로세스를 간소화하는 스크립트와 도구를 제공합니다.

 

도움말 사용

설치 프로세스

MCP 컨테이너는 컨테이너화된 MCP 서버를 실행하기 위해 Docker를 사용합니다. 다음은 자세한 설치 및 사용 단계입니다:

  1. Docker 설치
    시스템에 Docker가 설치되어 있는지 확인합니다. 설치되어 있지 않은 경우에는 공식 Docker 설명서(https://docs.docker.com/get-docker/)를 참조하여 사용 중인 Windows, macOS 또는 Linux 시스템에 따라 다운로드하여 설치하세요. 설치가 완료되면 다음 명령을 실행하여 확인합니다:

    docker --version
    

    출력은 다음과 유사합니다. Docker version 20.x.x 설치에 성공했습니다. Docker 데몬이 제대로 실행되고 있는지 확인합니다.

  2. MCP 컨테이너 이미지 가져오기
    MCP 컨테이너는 GitHub 컨테이너 레지스트리(https://ghcr.io/metorial)에 저장된 다양한 서버 이미지를 제공합니다. 사용자는 프로젝트 리포지토리(https://github.com/metorial/mcp-containers)를 방문하여 사용 가능한 서버 목록을 확인할 수 있습니다. 사용하고자 하는 서버가 metoro-mcp-server를 클릭하고 다음 명령을 실행하여 이미지를 가져옵니다:

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

    상호 호환성 metoro-mcp-server 를 입력하여 원하는 서버 이름을 입력합니다. 가져오기가 완료되면 미러를 확인합니다:

    docker images
    
  3. 실행 중인 컨테이너
    에 따르면 metoro-mcp-server 예를 들어 컨테이너를 실행해 보세요:

    docker run -i --rm -e API_KEY=<your-api-key> ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
    
    • -i대화형 모드를 활성화하여 단말기가 연결된 상태를 유지합니다.
    • --rm컨테이너는 공간을 절약하기 위해 중지하면 자동으로 삭제됩니다.
    • -e API_KEY=<your-api-key>필요한 API 키를 설정합니다(서버에서 요구하는 대로).
      포트를 외부에 노출해야 하는 경우(예: 웹 서비스) 포트 매핑을 추가하세요:
    docker run -i --rm -p 8080:8080 ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
    

    호스트 포트 8080이 컨테이너 포트 8080에 매핑됩니다.

  4. MCP 클라이언트 구성
    MCP 서버는 MCP 프로토콜을 지원하는 클라이언트에 연결해야 합니다(예 Claude 데스크톱, VS 코드 GitHub 코파일럿 플러그인) 연결. 클로드 데스크톱을 예로 들어 해당 구성 파일(macOS 경로)을 편집합니다:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

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

    저장되면 Claude는 MCP 프로토콜을 통해 서버 기능을 호출할 수 있습니다. 다른 클라이언트도 비슷한 방식으로 구성되며 해당 설명서를 참조해야 합니다.

주요 기능

  • 여러 MCP 서버 실행
    이 프로젝트는 다음과 같은 다양한 서버를 지원합니다. github-mcp-server(GitHub 리포지토리 관리),firecrawl-mcp-server(웹 크롤러),notion-mcp-server(운영) Notion (데이터베이스). 사용자는 필요에 따라 선택할 수 있습니다. 예를 들어 GitHub MCP 서버를 실행합니다:

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

    GitHub 개인 액세스 토큰(PAT)이 필요하며 GitHub 설정(설정 > 개발자 설정 > 개인 액세스 토큰)을 통해 생성할 수 있습니다.

  • 자동 업데이트
    MCP 컨테이너는 Nixpacks(https://nixpacks.com/)를 사용하여 이미지를 자동으로 빌드합니다. 미러는 소스 리포지토리가 업데이트되면 매일 자동으로 다시 빌드됩니다. 사용자는 최신 이미지를 가져오기만 하면 됩니다:

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

    코드나 구성을 수동으로 업데이트할 필요가 없습니다.

  • 서버 목록 보기
    프로젝트 저장소의 README 또는 servers 폴더에는 지원되는 모든 서버와 해당 기능이 나열되어 있습니다. 사용자는 GitHub를 검색하거나 다음 명령을 실행하여 로컬 리포지토리를 볼 수 있습니다:

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

주요 기능 작동

  • 쿠버네티스 배포
    MCP 컨테이너는 대규모 클라우드 배포를 위한 Kubernetes를 지원합니다. Take metoro-mcp-server 예를 들어, Kubernetes 배포 파일(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
    

    클러스터에 배포합니다:

    kubectl apply -f deployment.yaml
    

    통과 가능 kubectl get pods 운영 상태를 확인합니다.

  • 안전한 격리
    이 프로젝트는 컨테이너 격리를 통해 보안이 유지되며, 고위험 도커 옵션( --privileged). 사용자는 Docker의 security-opt 매개변수는 예를 들어 권한을 추가로 제한합니다:

    docker run --security-opt=no-new-privileges -i --rm ghcr.io/metorial/metoro-mcp-server:latest
    
  • 커뮤니티 기여
    사용자는 GitHub를 통해 이슈 또는 풀 리퀘스트를 제출하여 새 서버를 추가하거나 미러를 최적화할 수 있습니다. 기여 단계:

    1. 포크 리포지토리로 이동합니다:https://github.com/metorial/mcp-containers.
    2. 새 서버에 대한 도커파일을 생성하고, 새 서버의 servers/<server-name>.
    3. 업데이트 README.md 및 서버 목록.
    4. 서버 기능 및 MCP 호환성을 설명하는 풀 리퀘스트를 제출하세요.

주의

  • 이미지를 불러오려면 과학적인 인터넷 접속이 필요할 수 있으므로 네트워크에 여유가 있는지 확인하세요.
  • 일부 서버는 API 키 또는 인증이 필요하므로 사전에 서비스 제공업체(예: GitHub, Notion)에 등록해야 합니다.
  • 특정 구성(예: 포트, 스토리지 볼륨)을 확인하려면 서버 설명서를 확인하세요.
  • 쿠버네티스 배포를 위해서는 다음 사항에 익숙해야 합니다. kubectl 및 클러스터 관리.

 

애플리케이션 시나리오

  1. AI 도구 개발
    개발자를 위한 신속한 배포 firecrawl-mcp-serverAI 모델의 웹 데이터 크롤링 능력을 테스트하고 검색 또는 콘텐츠 분석 기능을 검증하는 데 사용됩니다.
  2. 엔터프라이즈 자동화
    기업용 make-mcp-server Make 자동화 플랫폼과 통합하여 AI를 통한 일괄 데이터 처리 또는 알림 전달과 같은 워크플로우를 트리거할 수 있습니다.
  3. 클라우드의 AI 서비스
    실시간 데이터 분석, 챗봇 또는 다중 사용자 AI 애플리케이션을 지원하기 위해 Kubernetes 클러스터에서 여러 MCP 서버를 실행하세요.
  4. 교육 및 연구
    학생과 연구자는 다음을 사용할 수 있습니다. notion-mcp-serverAI는 실험 데이터나 문헌의 메모를 정리하여 학술 작업을 간소화할 수 있는 좋은 방법입니다.

 

QA

  1. MCP 컨테이너는 어떤 서버를 지원하나요?
    수백 개의 MCP 서버가 지원되며, 전체 목록은 프로젝트 리포지토리(https://github.com/metorial/mcp-containers)에서 확인할 수 있습니다. servers 폴더.
  2. 컨테이너를 어떻게 보호하나요?
    이 프로젝트는 컨테이너 격리를 사용하여 고위험 Docker 옵션을 비활성화합니다(예 --privileged). 사용자는 인증되지 않은 미러를 실행하지 않아야 하며 다음과 같이 할 수 있습니다. security-opt 강화된 제한 사항.
  3. 프로그래밍 경험이 필요하신가요?
    기본 사용은 Docker 명령어에 대한 지식만 있으면 됩니다. 새 서버를 기여하려면 Docker파일과 MCP 프로토콜에 익숙해야 하며 개발 경험이 있는 사용자에게 적합합니다.
  4. 미러는 얼마나 자주 업데이트되나요?
    미러는 매일 자동으로 업데이트되며 소스 리포지토리와 동기화를 보장하기 위해 Nixpacks에 구축됩니다.
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