✨ 核心功能
- 🚀 容器创建和实例化
- 📦 Docker Compose 堆栈部署
- 🔍 容器日志检索
- 📊 容器列表和状态监控
🚀 适用场景
- 开发环境中快速部署和管理 Docker 容器
- 自动化 Docker Compose 堆栈的部署
- 监控和分析容器日志
- 管理和查看运行中的容器状态
🛠️ 工具列表
create-container
创建一个独立的 Docker 容器
json
{
"image": "image-name",
"name": "container-name",
"ports": {"80": "80"},
"environment": {"ENV_VAR": "value"}
}
deploy-compose
部署一个 Docker Compose 堆栈
json
{
"project_name": "example-stack",
"compose_yaml": "version: '3.8'\nservices:\n service1:\n image: image1:latest\n ports:\n - '8080:80'"
}
get-logs
从特定容器检索日志
json
{
"container_name": "my-container"
}
list-containers
列出所有 Docker 容器
json
{}
🚧 常见问题解答
- 问题: 是否支持容器环境变量？
回答: 目前不支持内置环境变量支持。 - 问题: 是否支持卷管理？
回答: 目前不支持卷管理。 - 问题: 是否支持网络管理？
回答: 目前不支持网络管理。
🚀 使用教程
使用依赖
安装以下前置依赖：
bash
uv sync
安装教程
-
通过 Smithery 自动安装：
bash
npx @smithery/cli install docker-mcp --client claude -
本地设置：
bash
git clone https://github.com/QuantGeekDev/docker-mcp.git
cd docker-mcp
python -m venv venv
source venv/bin/activate # On Windows: venv\Scripts\activate
uv sync
调试方式
启动 MCP Inspector 进行调试：
bash
npx @modelcontextprotocol/inspector uv --directory <path-to-docker-mcp> run docker-mcp
Inspector 将提供一个 URL 来访问调试界面。
