MCP (Model Context Protocol) 是一个创新的开源协议，它的核心目标是彻底简化 AI 应用程序的开发流程。通过提供标准化的通信接口，MCP 在 AI 模型与应用程序上下文之间搭建了一座智能桥梁，让开发者能够更加高效地构建和部署 AI 驱动的应用。
MCP Docker 服务器使用指南
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在容器化技术日益普及的今天，Docker 的管理和运维工作往往需要掌握大量的命令和配置知识。MCP Docker 服务器应运而生，它是一个革命性的工具，能让你通过自然语言来管理 Docker 容器，大大降低了使用门槛。
通过 MCP Docker 服务器，你可以用日常对话的方式来完成复杂的容器管理任务。例如，你只需要用自然语言告诉 AI："启动一个 Nginx 容器并映射到 8080 端口，挂载指定目录的静态文件"，AI 就能自动完成所有必要的部署步骤，包括：
- 拉取合适的镜像
- 配置端口映射
- 设置目录挂载
- 启动并管理容器
这种方式不仅大大简化了 Docker 的使用流程，还能帮助团队提高工作效率，减少人为错误。无论你是 Docker 新手还是经验丰富的运维人员，MCP Docker 服务器都能让你的容器管理工作变得更加轻松自如。
Spring AI 与 Docker 集成
Spring AI 提供了强大的 MCP 集成能力，让开发者能够轻松地将 AI 能力引入到 Docker 容器管理中。
环境准备
- 安装 uv
# 笔者这里使用 mac , 如果Windows的话去搜索一下安装就行啦 brew install uv
- 下载 mcp-docker-server 插件
git clone https://github.com/ckreiling/mcp-server-docker.git
创建客户端项目
首先需要在项目中添加相关依赖：
复制<dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
<version>1.0.0-M5</version>
<type>pom</type>
<scope>import</scope>
</dependency>
</dependencies>
</dependencyManagement>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.ai</groupId>
<artifactId>spring-ai-openai-spring-boot-starter</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.experimental</groupId>
<artifactId>spring-ai-mcp</artifactId>
<version>0.4.1</version>
</dependency>
</dependencies>配置文件
笔者这里使用 deepseek v3 模型，只需要在 application.properties 中添加以下配置：
复制spring.ai.openai.chat.options.model=deepseek-chat spring.ai.openai.base-url=https://api.deepseek.com spring.ai.openai.api-key=sk-XXX
MCP Docker 客户端实现
以下是一个使用 Spring AI 和 MCP 来管理 Docker 容器的示例实现：
复制@Bean
public CommandLineRunner dockerCommands(ChatClient.Builder chatClientBuilder,
List<McpFunctionCallback> functionCallbacks,
ConfigurableApplicationContext context) {
return args -> {
var chatClient = chatClientBuilder
.defaultFunctions(functionCallbacks.toArray(new McpFunctionCallback[0]))
.build();
// 示例：使用自然语言管理 Docker 容器
String command = "启动一个 Nginx 容器并映射到 8888 端口 ，并挂载 /Users/lengleng/work/open/pig-ui/docker/dist 的静态页面";
System.out.println("执行命令: " + command);
System.out.println("AI 响应: " + chatClient.prompt(command).call().content());
context.close();
};
}
@Bean
public List<McpFunctionCallback> functionCallbacks(McpSyncClient mcpClient) {
return mcpClient.listTools(null)
.tools()
.stream()
.map(tool -> new McpFunctionCallback(mcpClient, tool))
.toList();
}
@Bean(destroyMethod = "close")
public McpSyncClient mcpClient() {
// 配置 Docker MCP 服务器,指向 mcp-server-docker 插件的路径
var dockerParams = ServerParameters.builder("uv")
.args("--directory", "/Users/lengleng/Downloads/mcp-server-docker", "run", "mcp-server-docker")
.build();
var mcpClient = McpClient.using(new StdioClientTransport(dockerParams))
.requestTimeout(Duration.ofSeconds(30))
.sync();
var init = mcpClient.initialize();
System.out.println("Docker MCP 服务初始化状态: " + init);
return mcpClient;
}
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执行日志示例
以下是一个完整的执行过程示例，展示了如何使用自然语言命令来管理 Docker 容器：
复制# 1. 执行自然语言命令 执行命令: 启动一个 Nginx 容器并映射到 8888 端口，并挂载 /Users/lengleng/work/open/pig-ui/docker/dist 的静态页面 # 2. 系统检查现有容器 发现冲突: 容器名称 "/nginx_container" 已被容器 "3f20f2720263..." 使用 状态: 系统自动处理冲突，移除旧容器 # 3. 创建新容器 容器ID: db72b87c2069... 容器名称: nginx_container 状态: 创建成功 # 4. 启动容器 状态: 运行中 端口映射: 80 -> 8888 目录挂载: /Users/lengleng/work/open/pig-ui/docker/dist -> /usr/share/nginx/html # 5. 最终结果 ✅ Nginx 容器成功启动 ✅ 端口 8888 成功映射 ✅ 静态文件目录成功挂载
通过这个日志示例，我们可以看到 MCP Docker 服务器是如何：
- 智能理解自然语言命令
- 自动处理容器名称冲突
- 正确配置端口映射和目录挂载
- 完成容器的创建和启动
这种自动化的过程大大简化了 Docker 容器的管理工作，即使是复杂的操作也能通过简单的自然语言命令完成。
