Контейнеры MCP: сотни контейнерных развертываний MCP на базе Docker

Общее введение

MCP Containers - это проект с открытым исходным кодом, размещенный на GitHub и ориентированный на предоставление контейнерных решений для серверов Model Context Protocol (MCP). Он упрощает развертывание сотен MCP-серверов с помощью контейнеров Docker, охватывая широкий спектр инструментов ИИ, таких как GitHub, Notion, Firecrawl и т. д. Протокол MCP поддерживает взаимодействие моделей ИИ с внешними данными и инструментами, а MCP Containers позволяет пользователям быстро запускать серверы путем простого извлечения образов. Проект использует Nixpacks для автоматической сборки образов контейнеров, обеспечивая их ежедневное обновление для поддержания актуальности. Он поддерживает локальное и облачное развертывание и совместим с Kubernetes, обеспечивая баланс между безопасностью и гибкостью. Модель развития, основанная на сообществе, поощряет пользователей к созданию новых серверов, что делает его подходящим для разработчиков, энтузиастов искусственного интеллекта и корпоративных пользователей.

Список функций

• Предлагает сотни образов Docker-контейнеров серверов MCP с поддержкой множества инструментов искусственного интеллекта.
• Используйте Nixpacks для автоматической сборки изображений, обеспечения ежедневных обновлений и синхронизации с репозиториями исходных текстов.
• Поддерживает локальную работу и облачное развертывание, адаптируется к средам Docker и Kubernetes.
• Предоставляет подробный список серверов и документацию для упрощения выбора и настройки.
• Принимайте пожертвования сообщества через GitHub для поддержки добавления новых серверов или оптимизации существующих зеркал.
• Обеспечьте изолированный запуск контейнеров, ограничьте конфиденциальные параметры Docker и повысьте уровень безопасности.
• Поддерживается с помощью Claude, GitHub Второй пилот и другие инструменты искусственного интеллекта интегрированы для расширения функциональности.
• Предоставляет скрипты и инструменты для упрощения управления контейнерами и процесса сборки.

Использование помощи

Процесс установки

MCP Containers полагается на Docker для запуска контейнеризированных серверов MCP. Ниже описаны подробные шаги по установке и использованию:

1. Установка Docker
   Убедитесь, что на вашей системе установлен Docker. Для тех, у кого он не установлен, посетите официальную документацию Docker (https://docs.docker.com/get-docker/), чтобы загрузить и установить его, в зависимости от вашей системы Windows, macOS или Linux. После установки выполните следующую команду для проверки:

   docker --version
   

   вывод аналогичен Docker version 20.x.x Установка прошла успешно. Убедитесь, что демон Docker запущен правильно.

2. Извлечение образа контейнера MCP
   MCP Containers предлагает множество образов серверов, хранящихся в реестре контейнеров GitHub (https://ghcr.io/metorial). Пользователи могут посетить репозиторий проекта (https://github.com/metorial/mcp-containers), чтобы просмотреть список доступных серверов. Предположим, что вы хотите использовать metoro-mcp-serverВыполните следующую команду, чтобы извлечь изображение:

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

   взаимозаменяемость metoro-mcp-server для нужного имени сервера. После завершения извлечения проверьте зеркало:

   docker images
   

3. Запуск контейнеров
   согласно metoro-mcp-server В качестве примера запустите контейнер:

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

   • -i: Включить интерактивный режим для поддержания соединения с терминалом.
   • --rm: Контейнеры автоматически удаляются при остановке для экономии места.
   • -e API_KEY=<your-api-key>: Установите необходимый ключ API (в соответствии с требованиями сервера).
     Если вам нужно открывать порты для внешнего использования (например, для веб-служб), добавьте сопоставление портов:

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

   Порт хоста 8080 будет сопоставлен с портом контейнера 8080.

4. Настройка клиента MCP
   Сервер MCP должен быть подключен к клиенту, поддерживающему протокол MCP (например, к устройству Клод Рабочий стол, VS Code GitHub Copilot plugin) подключение. Возьмем для примера Claude Desktop и отредактируем его конфигурационный файл (путь к macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

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

   После сохранения Claude может вызывать функции сервера по протоколу MCP. Другие клиенты настраиваются аналогичным образом, поэтому необходимо обратиться к их документации.

Основные функции

• Запуск нескольких серверов MCP
  Проект поддерживает различные серверы, такие как github-mcp-server(управление репозиториями GitHub),firecrawl-mcp-server(веб-гусеница),notion-mcp-server(Операции) Понятие (База данных). Пользователи могут выбирать в зависимости от своих потребностей. Например, запустить MCP-сервер GitHub:

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

  Требуются персональные токены доступа GitHub (PAT), которые можно сгенерировать через настройки GitHub (Настройки > Настройки разработчика > Персональные токены доступа).

• Автоматические обновления
  MCP Containers использует Nixpacks (https://nixpacks.com/) для автоматической сборки образов. Зеркала автоматически перестраиваются ежедневно при обновлении исходного репозитория. Пользователи просто берут последний образ:

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

  Нет необходимости вручную обновлять код или конфигурацию.

• Просмотр списка серверов
  README репозитория проекта или servers в папке перечислены все поддерживаемые серверы и их возможности. Пользователи могут просмотреть локальный репозиторий, перейдя на GitHub или выполнив следующую команду:

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

Функциональное управление

• Развертывание Kubernetes
  MCP Containers поддерживает Kubernetes для масштабных облачных развертываний. Возьмите metoro-mcp-server Например, создайте файл развертывания 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
  

  Развертывание в кластере:

  kubectl apply -f deployment.yaml
  

  проходной kubectl get pods Проверьте рабочее состояние.

• надежная изоляция
  Проект защищен изоляцией контейнеров, которая отключает рискованные опции Docker (такие как --privileged). Пользователи могут получить доступ к Docker's security-opt Параметр дополнительно ограничивает разрешения, например:

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

• Вклад в развитие сообщества
  Пользователи могут добавлять новые серверы или оптимизировать зеркала, отправив проблему или запрос на вытягивание через GitHub. Вносите свой вклад:
  1. вилочный репозиторий:https://github.com/metorial/mcp-containers.
  2. Создайте Dockerfile для нового сервера, поместите его в папку servers/<server-name>.
  3. обновление README.md и списки серверов.
  4. Отправьте запрос на выгрузку с описанием функциональности сервера и совместимости с MCP.

предостережение

• Убедитесь, что ваша сеть свободна, для загрузки изображения может потребоваться научный доступ в Интернет.
• Некоторые серверы требуют API-ключей или аутентификации, которые необходимо заранее зарегистрировать у поставщика услуг (например, GitHub, Notion).
• Проверьте документацию к серверу, чтобы уточнить конкретные конфигурации (например, порты, тома хранения).
• Развертывание Kubernetes требует знакомства с kubectl и управление кластерами.

сценарий применения

1. Разработка инструментов искусственного интеллекта
   Быстрое развертывание для разработчиков firecrawl-mcp-serverМодель ИИ будет использоваться для проверки способности модели ИИ к анализу веб-данных, а также для проверки функции поиска или анализа контента.
2. автоматизация предприятий
   Использование на предприятиях make-mcp-server Интеграция с платформой автоматизации Make для запуска рабочих процессов, таких как пакетная обработка данных или доставка уведомлений с помощью искусственного интеллекта.
3. Услуги искусственного интеллекта в облаке
   Запустите несколько серверов MCP в кластере Kubernetes для поддержки аналитики данных в реальном времени, чат-ботов или многопользовательских приложений искусственного интеллекта.
4. Образование и исследования
   Студенты и исследователи могут использовать notion-mcp-serverИИ - это отличный способ упростить учебную работу, упорядочив экспериментальные данные или заметки в литературе.

QA

1. Какие серверы поддерживает MCP Containers?
   Поддерживаются сотни MCP-серверов, включая GitHub, Notion, Firecrawl, Make и другие; полный список серверов см. в репозитории проекта (https://github.com/metorial/mcp-containers). servers Папка.
2. Как закрепить контейнер?
   Проект использует изоляцию контейнеров, отключая рискованные опции Docker (например. --privileged). Пользователям следует избегать запуска неаутентифицированных зеркал, и они могут security-opt Усиленные ограничения.
3. Требуется опыт программирования?
   Для базового использования требуется только знание команд Docker. Создание новых серверов требует знакомства с Dockerfile и протоколом MCP и подходит для пользователей с опытом разработки.
4. Как часто обновляются зеркала?
   Зеркала автоматически обновляются ежедневно и построены на базе Nixpacks для обеспечения синхронизации с исходными репозиториями.