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MCP Server · 运维云端

MCP dockerized

一个容器化的模型上下文协议(MCP)服务器,可通过Docker轻松部署,具有可扩展工具和安全API密钥认证功能。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 1
容器化部署开发工具DockerVS CodeAPI集成

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作者 / 组织
antpavlenko
提供方
antpavlenko

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选型结论

MCP dockerized 属于运维云端类 MCP Server,公开资料标注 1 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前要先准备 API Key。

分类

运维云端

传输方式

stdio

认证方式

API Key

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

pip install -r requirements.txt

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 对应的运行时,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 1 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

🐳 MCP已码头化

一种容器化模型上下文协议(MCP)服务器,可通过Docker轻松部署,具有可扩展工具和安全的API密钥验证。

特性

  • ✅ 容器化部署:通过Docker Compose轻松部署
  • ✅ 可配置端口:通过环境变量监听任何端口
  • ✅ 健康检查端点:内置健康监测
  • ✅ API密钥验证:使用无限制的API密钥进行安全访问
  • ✅ 时间戳日志记录:带有时间戳的可配置日志级别
  • ✅ 可扩展工具:抽象工具系统,易于扩展
  • ✅ 控制台工具:执行主机命令
  • ✅ MCP协议合规性:遵循模型上下文协议规范
  • ✅ 工具发现:描述所有可用工具的自动端点

快速开始

  1. 克隆和设置:
   git clone 
   cd mcp_dockerized
  1. 配置环境 (可选):
   cp .env.example .env
   # Edit .env file as needed
  1. 启动服务器:
   docker-compose up -d
  1. 获取API密钥:
   docker-compose logs mcp-server | grep "First API key"

配置

环境变量

变量默认值描述
MCPD_PORT8000MCP服务器的端口
MCPD_LOG_LEVELINFO日志记录级别(调试、信息、警告、错误)
MCPD_API_KEY_LENGTH32生成的API密钥的长度

示例 .env 文件:

MCPD_PORT=8000
MCPD_LOG_LEVEL=INFO
MCPD_API_KEY_LENGTH=32

API终点

健康检查

GET /health

认证

所有API端点都需要在授权头中使用承载令牌:

Authorization: Bearer 

核心终点

列出工具
GET /api/tools

返回所有可用工具的描述。

执行工具
POST /api/tools/{tool_name}
Content-Type: application/json

{
  "command": "ls -la",
  "timeout": 30
}
生成新的API密钥
POST /api/generate-key

MCP协议端点

初始化MCP连接
GET /api/mcp/initialize
列出MCP工具
GET /api/mcp/tools/list
调用MCP工具
POST /api/mcp/tools/call
Content-Type: application/json

{
  "name": "console",
  "arguments": {
    "command": "echo 'Hello World'"
  }
}

可用工具

控制台工具

在主机上执行命令。

参数:

  • command (必填):要执行的命令
  • timeout (可选):超时秒数(默认值:30)
  • working_directory (可选):执行工作目录

例子:

{
  "command": "ls -la /tmp",
  "timeout": 15,
  "working_directory": "/home/user"
}

API密钥管理

初始API密钥

服务器在第一次启动时生成一个初始API密钥。检查日志:

docker-compose logs mcp-server | grep "API Key generated"

生成其他API密钥

使用API
curl -X POST http://localhost:8000/api/generate-key \
  -H "Authorization: Bearer "

创建自定义工具

1.创建新工具文件

在中创建新文件 mcp_tools/ 遵循命名模式的目录 *_tool.py:

# mcp_tools/my_custom_tool.py
from typing import Dict, Any
from .base import BaseMCPTool

class MyCustomTool(BaseMCPTool):
    @property
    def name(self) -> str:
        return "my_custom_tool"
    
    @property
    def description(self) -> str:
        return "Description of what my custom tool does"
    
    def get_parameters_schema(self) -> Dict[str, Any]:
        return {
            "type": "object",
            "properties": {
                "input_param": {
                    "type": "string",
                    "description": "Description of the parameter"
                }
            },
            "required": ["input_param"]
        }
    
    async def execute(self, parameters: Dict[str, Any]) -> Any:
        input_param = parameters.get("input_param")
        # Your tool logic here
        return {"result": f"Processed: {input_param}"}

2.注册工具

将您的工具添加到 load_tools() 方法in main.py:

def load_tools(self):
    # Existing tools...
    
    # Add your custom tool
    from mcp_tools.my_custom_tool import MyCustomTool
    custom_tool = MyCustomTool()
    self.tools[custom_tool.name] = custom_tool
    self.logger.info(f"Loaded tool: {custom_tool.name}")

3.重建和部署

docker-compose down
docker-compose build
docker-compose up -d

发展

VS测试代码扩展

为了获得最佳的开发体验,请安装以下VS Code扩展:

主要测试扩展
  • REST客户端 (humao.rest-client)-直接在VS代码中测试API端点
开发扩展
  • python (ms-python.python)Python语言支持
  • Python调试器 (ms-python.debugpy)-高级Python调试
  • 码头工人 (ms-azuretools.vscode-docker)Docker容器管理
  • YAML (redhat.vscode-yaml)-YAML文件验证
替代HTTP客户端
  • 迅雷客户端 (rangav.vscode-thunder-client)-邮递员式界面
  • 邮递员 (postman.postman-for-vscode)-正式邮递员延期

使用REST客户端进行测试

  1. 获取API密钥:
   docker-compose logs mcp-server | grep "First API key"
  1. 使用您偏好的HTTP客户端 测试API端点
  1. 使用VS代码任务 (Ctrl+Shift+P→ “任务:运行任务”):

- 启动MCP服务器 - 停止MCP服务器 - 测试MCP服务器 - 生成API密钥 - 查看服务器日志

地方发展设置

  1. 安装依赖项:
   pip install -r requirements.txt
  1. 在本地运行:
   python main.py

测试

测试运行状况端点:

curl http://localhost:8000/health

测试工具列表:

curl -H "Authorization: Bearer " \
     http://localhost:8000/api/tools

测试控制台工具:

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer " \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"command": "echo Hello World"}' \
  http://localhost:8000/api/tools/console

安全考虑

  • API密钥:安全存储API密钥,并定期轮换
  • 控制台工具:控制台工具可以执行任何命令-谨慎使用
  • 网络:考虑在生产环境中运行反向代理
  • 集装箱安全:以非root用户身份运行(已配置)

监控和日志

查看日志

# All logs
docker-compose logs -f mcp-server

# Only errors
docker-compose logs mcp-server | grep ERROR

# Follow logs
docker-compose logs -f --tail=50 mcp-server

健康监测

服务器包括一个健康检查端点,由Docker Compose自动使用:

curl http://localhost:8000/health

故障排除

服务器无法启动

  1. 检查端口可用性:
   lsof -i :8000
  1. 检查日志:
   docker-compose logs mcp-server

API关键问题

  1. 使用API生成新的API密钥:
   curl -X POST http://localhost:8000/api/generate-key \
     -H "Authorization: Bearer "
  1. 检查现有钥匙:
   cat data/api_keys.json

工具执行失败

  1. 检查工具参数模式
  2. 验证身份验证
  3. 检查服务器日志以获取详细的错误消息

许可证

MIT许可证-有关详细信息,请参阅许可证文件。

贡献

  1. 复刻仓库
  2. 创建要素分支
  3. 添加您的更改
  4. 如果适用,添加测试
  5. 提交拉取请求

支持

有关问题和疑问,请在GitHub存储库上打开问题。

Docker Hub部署

预构建图像

MCP Dockalized可在Docker Hub上使用,支持多个Linux平台:

  • Linux AMD64/ARM64/ARM v7: antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

Docker Hub快速入门

Linux/macOS:
# Run with default settings
docker run -d -p 8000:8000 antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

# Run with custom environment variables
docker run -d -p 8000:8000 \
  -e MCPD_PORT=8000 \
  -e MCPD_LOG_LEVEL=INFO \
  -v $(pwd)/data:/app/data \
  antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest
窗户:
# Run Linux container on Windows (recommended)
docker run -d -p 8000:8000 antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

# Run with persistent data
docker run -d -p 8000:8000 `
  -e MCPD_PORT=8000 `
  -e MCPD_LOG_LEVEL=INFO `
  -v ${PWD}/data:/app/data `
  antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest
使用Docker Compose和Docker Hub:
# Update your docker-compose.yml to use the Docker Hub image:
# image: antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

平台特定拉力

# Force specific architecture (Linux)
docker run --platform linux/amd64 -d -p 8000:8000 antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest
docker run --platform linux/arm64 -d -p 8000:8000 antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

# ARM v7 (Raspberry Pi)
docker run --platform linux/arm/v7 -d -p 8000:8000 antpavlenkohmcorp/mcp-dockerized:latest

构建和发布自己的图像

先决条件:
  1. Docker 桌面版 支持buildx
  2. Docker Hub帐户
手动构建过程:
# 1. Enable Docker buildx
docker buildx create --name mcp-builder --use

# 2. Build and push multi-platform
docker buildx build \
  --platform linux/amd64,linux/arm64,linux/arm/v7 \
  --tag YOUR_DOCKERHUB_USERNAME/mcp-dockerized:latest \
  --push .

# 3. Build Windows (on Windows machine)
docker build -f Dockerfile.windows \
  -t YOUR_DOCKERHUB_USERNAME/mcp-dockerized:latest-windows .
docker push YOUR_DOCKERHUB_USERNAME/mcp-dockerized:latest-windows
使用GitHub操作自动构建:

该存储库包括用于自动构建和测试的GitHub Actions工作流。

对于Pull请求工作流程将构建和测试Docker镜像,无需任何设置。

发布到Docker Hub:如果你想自动将镜像发布到Docker Hub,请在GitHub存储库设置中设置这些机密(设置→ 秘密与变量→ 行动):

  • DOCKER_USERNAME:您的Docker Hub用户名
  • DOCKER_PASSWORD:您的Docker Hub密码或访问令牌

备注:如果没有这些秘密,工作流仍将构建和测试拉取请求的映像,但不会将其发布到Docker Hub。

工具与能力

工具数量

1

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

容器化部署Python本地部署API管理模型协议开发工具Docker

支持客户端

VS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

看服务状态

查询容器、日志和监控指标,定位异常。

执行部署变更

在权限范围内触发发布、回滚和环境切换。

核对资源用量

汇总用量,找出闲置和超额的部分。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 1 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 公开说明写得比较完整,接入前能看清能力边界。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 运行环境,换机器要重新装一遍。
  • 需要自备API Key,没有凭据没法直接试。
  • 公开摘要偏短,具体能力和限制要回到仓库确认。

更适合

  • 需要在运维云端场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 VS Code 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 暂时拿不到API Key的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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按同分类和工具数量挑出最接近的几条,字段以各自详情页为准。

常见问题

5 条

MCP dockerized 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 pip install -r requirements.txt,运行环境为 未标注。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

MCP dockerized 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 未标注;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

MCP dockerized 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

MCP dockerized 需要 API Key 吗?

公开资料标注的认证方式是API Key,也就是要先拿到凭据才能连上;凭据只填在自己本地的配置里,不要写进公开仓库。

MCP dockerized 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

来源信息

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