Docker

MCP-серверы для интеграции Docker с ИИ-агентами. Основные сценарии: контейнеры, образы, Compose-конфигурации и окружения Docker. Сравните исходные проекты, варианты подключения, транспорт, лицензии и активность разработки.

Найдено: 20 MCP-серверов· стр. 1 из 2

Docker Compose Audit

Docker Compose Audit

UnbearableDev

Docker Compose Audit — это MCP-сервер для автоматического аудита безопасности файлов docker-compose.yml. Он проверяет 25 параметров конфигурации: секреты, привилегии контейнеров, сетевые настройки, монтирование томов, используемые образы и другие аспекты. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят быстро выявить уязвимости в Docker Compose-файлах. Результат проверки включает уровень критичности, описание проблемы, рекомендацию по исправлению и готовый YAML-фрагмент, который можно скопировать в файл. Сервер проверяет 25 параметров безопасности, разделённых на категории: управление привилегиями (privilege escalation, capabilities), сетевые риски (открытые порты, экспозиция), монтирование файловых систем (bind mounts, volumes), секреты (жёстко закодированные пароли, переменные окружения), образы (использование latest, отсутствие тегов, регистры), жизненный цикл (healthcheck, restart policy, init), логирование (драйвер, ротация), соблюдение спецификации Compose (deprecated fields).

Проверка источника ожидается
Pythonstreamable-http
Open Computer Use

Open Computer Use

Wide-Moat

8820

Open Computer Use — это MCP-сервер, который даёт любой LLM-модели собственный виртуальный компьютер. Внутри изолированного Docker-контейнера с Ubuntu модель может произвольно выполнять bash-команды, запускать Python, Node.js, Java, пользоваться полноценным веб-браузером на основе Playwright, а также создавать профессиональные документы — Word, Excel, PowerPoint, PDF — с помощью специальных скиллов. Для сложных многошаговых задач в сервер встроен автономный саб-агент на базе Claude Code: он может сам управлять терминалом, настраивать MCP-серверы и решать задачи без участия пользователя. Сервер предназначен для разработчиков и DevOps-инженеров, которые хотят автоматизировать рутинные операции в реальной изолированной среде. Вы можете доверить модели тестирование веб-приложений (запуск браузера, скриншоты), создание отчётов (Excel, PDF), сбор и парсинг данных с сайтов, генерацию документов и даже написание кода — всё это в контролируемом окружении, не влияющем на основную систему. Вы сами выбираете, какую LLM подключить: Open Computer Use работает по MCP-протоколу и совместим с любой моделью.

Проверка источника ожидается
Python
Containerization Assist

Containerization Assist

Azure

4114

Containerization Assist — это MCP-сервер от Microsoft Azure. Он даёт AI-ассистенту навыки DevOps-инженера. Сервер работает с Docker и Kubernetes: собирает образы, проверяет их на уязвимости, генерирует конфигурации и развёртывает приложения. Всё — через диалог в VS Code или другом MCP-клиенте. Куда удобнее описывать требования к контейнеру обычными словами, чем вспоминать ключи сборки. Containerization Assist берёт на себя всю техническую часть: анализирует код, подбирает оптимальную базу, настраивает многоступенчатую сборку и проверяет результат. Для Kubernetes сервер умеет генерировать манифесты с учётом Probe, Resources и Network Policies. Сервер использует систему политик Rego от Open Policy Agent. Вы или ваша команда можете жёстко задать правила: какие образы разрешены, какие порты нельзя открывать, какой уровень прав безопасности обязателен. AI будет следовать этим правилам.

Проверка источника ожидается
TypeScriptstdio
SearXNG HTTP MCP

SearXNG HTTP MCP

whw23

4

SearXNG HTTP MCP решает типовую задачу: AI-модели работают с устаревшими данными, а им нужны актуальные факты, новости или документация. Сервер даёт им свежие данные из интернета. В основе лежит SearXNG — популярная метапоисковая система с открытым кодом. Она не хранит индекс, а собирает результаты из сотен поисковиков. Это даёт два преимущества. Первое — полнота охвата. Вы получаете ответы из Google, Bing, DuckDuckGo, специализированных сайтов и научных баз. Второе — приватность. Запросы не отслеживаются. Поисковые системы видят трафик от SearXNG, а не от конкретного пользователя. Для разработчиков это готовая инфраструктура. Сервер упакован в Docker-образ. Внутри одного контейнера сразу два компонента: MCP-сервер для общения с AI и сам SearXNG. Запускается командой docker run. Никаких внешних баз данных, сложных конфигов или регистрации в сторонних API.

Проверка источника ожидается
Pythonstdiostreamable-http