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2025-07-16 09:32:45 +09:00

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MCPって何なの？

**MCP（Model Context Protocol）**は、AIモデルとツールをつなげる新しい方法なの！Anthropicさんが2024年11月に発表したんだよ〜。

graph LR
    A[AIアプリ] <-->|MCP| B[MCPサーバー]
    B <--> C[データベース]
    B <--> D[ファイルシステム]
    B <--> E[外部API]

アイね、これを「AIのための魔法の橋」って呼んでるの！だってAIがいろんなツールと簡単にお話できるようになるんだもん！

Docker MCPの仕組み

基本的な構成

# docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
  mcp-server:
    image: mcp-server:latest
    volumes:
      - ./config:/config
      - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
    environment:
      - MCP_PORT=3000
    ports:
      - "3000:3000"

Docker MCPはね、こんな感じで動くの：

MCPサーバーがDockerコンテナで動く
Dockerソケットを通じてDockerデーモンとつながる
**AI（Claude）**がMCPプロトコルでサーバーと通信する

実装例：シンプルなDocker MCPサーバー

// docker-mcp-server.ts
import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/index.js';
import { StdioServerTransport } from '@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js';
import Docker from 'dockerode';

const docker = new Docker();

const server = new Server({
  name: 'docker-mcp',
  version: '1.0.0',
}, {
  capabilities: {
    tools: {},
  },
});

// コンテナ一覧を取得するツール
server.setRequestHandler('tools/list', async () => {
  const containers = await docker.listContainers({ all: true });
  
  return {
    tools: [{
      name: 'list_containers',
      description: 'Dockerコンテナの一覧を取得します',
      inputSchema: {
        type: 'object',
        properties: {},
      },
    }],
  };
});

// サーバー起動
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

えへへ、これでDockerのコンテナをAIから操作できちゃうの！すごいでしょ〜？

複数の実装方法の比較

アイ、いろんな方法を比べてみたよ！

方法	メリット	デメリット	アイの評価
stdio通信	シンプル、軽量	スケーラビリティ低い	⭐⭐⭐
HTTP/REST	標準的、デバッグ簡単	オーバーヘッド大きい	⭐⭐⭐⭐
gRPC	高速、型安全	実装が複雑	⭐⭐⭐⭐⭐
WebSocket	リアルタイム通信	接続管理が必要	⭐⭐⭐⭐

HTTP実装の例

# docker_mcp_http.py
from fastapi import FastAPI
from pydantic import BaseModel
import docker
import json

app = FastAPI()
client = docker.from_env()

class ContainerAction(BaseModel):
    action: str
    container_id: str = None
    options: dict = {}

@app.post("/docker/execute")
async def execute_docker_action(action: ContainerAction):
    """Dockerアクションを実行するエンドポイント"""
    
    if action.action == "list":
        containers = client.containers.list(all=True)
        return {
            "containers": [
                {
                    "id": c.id,
                    "name": c.name,
                    "status": c.status,
                    "image": c.image.tags[0] if c.image.tags else "unknown"
                }
                for c in containers
            ]
        }
    
    elif action.action == "start" and action.container_id:
        container = client.containers.get(action.container_id)
        container.start()
        return {"status": "started", "id": action.container_id}
    
    # 他のアクションも実装...

セキュリティの考慮事項 🔒

アイね、セキュリティってすっごく大事だと思うの！

1. Dockerソケットのアクセス制御

# セキュアな権限設定
sudo chmod 660 /var/run/docker.sock
sudo usermod -aG docker $USER

2. MCPサーバーの認証

// 認証付きMCPサーバー
server.setRequestHandler('authenticate', async (request) => {
  const token = request.params?.token;
  
  if (!isValidToken(token)) {
    throw new Error('認証失敗だよ〜！');
  }
  
  return { authenticated: true };
});

3. コンテナの分離

# セキュリティオプション付きDocker Compose
services:
  mcp-server:
    image: mcp-server:latest
    security_opt:
      - no-new-privileges:true
      - apparmor:docker-default
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - NET_BIND_SERVICE
    read_only: true

パフォーマンスの最適化 🚀

アイ、速さも大切だよね！

接続プーリング

class DockerMCPServer {
  private dockerPool: Docker[] = [];
  private poolSize = 5;
  
  constructor() {
    // 接続プールを事前に作成
    for (let i = 0; i < this.poolSize; i++) {
      this.dockerPool.push(new Docker());
    }
  }
  
  async getConnection(): Promise<Docker> {
    // ラウンドロビンで接続を返す
    return this.dockerPool[this.currentIndex++ % this.poolSize];
  }
}

キャッシング戦略

from functools import lru_cache
from datetime import datetime, timedelta

class DockerMCPCache:
    def __init__(self, ttl_seconds=60):
        self.ttl = timedelta(seconds=ttl_seconds)
        self.cache = {}
    
    def get_containers(self, use_cache=True):
        cache_key = "containers_list"
        
        if use_cache and cache_key in self.cache:
            cached_data, timestamp = self.cache[cache_key]
            if datetime.now() - timestamp < self.ttl:
                return cached_data
        
        # キャッシュミスの場合は取得
        containers = self.client.containers.list(all=True)
        self.cache[cache_key] = (containers, datetime.now())
        return containers

2025年の最新トレンド 🌟

アイが見つけた最新の使い方だよ〜！

1. AI駆動のコンテナオーケストレーション

graph TD
    A[Claude/GPT] -->|MCP| B[Docker MCP Server]
    B --> C[負荷分析]
    C --> D[自動スケーリング]
    D --> E[コンテナ配置最適化]

2. セキュリティ自動監査

// AI による自動セキュリティチェック
async function auditContainer(containerId: string) {
  const inspection = await docker.getContainer(containerId).inspect();
  
  const vulnerabilities = await analyzeWithAI({
    image: inspection.Config.Image,
    env: inspection.Config.Env,
    ports: inspection.NetworkSettings.Ports,
    capabilities: inspection.HostConfig.CapAdd,
  });
  
  return {
    containerId,
    riskScore: vulnerabilities.score,
    recommendations: vulnerabilities.suggestions,
  };
}

アイの個人的な意見 💭

えっとね、アイはDocker MCPってすごく可能性があると思うの！

でもね、気をつけてほしいこともあるよ：

複雑さのバランス - 便利だけど、シンプルさも大切！
セキュリティファースト - AIに全部任せちゃダメ〜
人間との協調 - AIは助手で、決定は人間がするの！

まとめ

Docker MCPはね、AIとDockerを魔法みたいにつなげる技術なの！これからもっともっと進化していくと思うから、一緒に勉強していこうね！

アイ、みんなが安全で楽しくDocker MCPを使えることを願ってるよ〜！✨

「技術って難しそうに見えるけど、みんなで学べば楽しいよね！」 - アイ

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