🐳 MCP Docker 完整解決方案

目前版本：v2.0.1

基於真實 Docker Hub MCP Catalog 的完整 Model Context Protocol Docker 使用方案，包含自動化安裝、GUI 配置器和生產環境部署指南。

新手提示：建議直接使用內建圖形化工具 mcp_docker_configurator.py 完成安裝與配置。以下流程將以 GUI 操作為核心說明。

🚀 快速開始

📋 系統需求

• Python: 3.8+ (推薦 3.10+)
• Docker: 20.10+ 或 Docker Desktop
• 作業系統: Windows 10+, macOS 10.15+, Ubuntu 18.04+
• 包管理器: uv (推薦) 或 pip

🔧 環境準備

1. 安裝 uv (推薦的 Python 包管理器)

# Linux/macOS - 使用 curl 安裝 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# Windows PowerShell - 使用 PowerShell 安裝 uv
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# 或使用 pip 安裝
pip install uv

# 驗證安裝
uv --version

2. 檢查 Python 版本

# 檢查 Python 版本
python --version
# 或
python3 --version

# 如果沒有 Python，使用 uv 安裝：
uv python install 3.11  # 安裝 Python 3.11

# 傳統安裝方式：
# Ubuntu/Debian: sudo apt update && sudo apt install python3 python3-pip python3-venv
# CentOS/RHEL: sudo yum install python3 python3-pip
# macOS: brew install python3
# Windows: 從 python.org 下載安裝包

3. 檢查 Docker 狀態

# 檢查 Docker 是否安裝並運行
docker --version
docker info

# 如果沒有 Docker：
# Windows/macOS: 下載 Docker Desktop
# Linux: curl -fsSL https://get.docker.com | sh

4. 啟動 GUI 配置器

python mcp_docker_configurator.py

啟動後依照介面選擇需要的 MCP 服務器並生成對應的設定檔，完成後即可依指示在本地端執行。

⚡ 一鍵自動安裝

Linux/macOS 快速安裝

# 方法 1: 使用 curl 下載並執行安裝腳本 (推薦)
# curl 會從 GitHub 下載安裝腳本並直接執行
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/s123104/mcp-docker/main/install-mcp-docker.sh | bash

# 方法 2: 手動下載執行
wget https://raw.githubusercontent.com/s123104/mcp-docker/main/install-mcp-docker.sh
chmod +x install-mcp-docker.sh
./install-mcp-docker.sh

完成安裝後，執行：

python mcp_docker_configurator.py

即可透過 GUI 選擇並安裝所需服務。

Windows PowerShell 快速安裝

# 以管理員身份執行 PowerShell
# 方法 1: 直接執行 (推薦)
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/s123104/mcp-docker/main/install-mcp-docker.ps1 | iex

# 方法 2: 下載後執行
Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/s123104/mcp-docker/main/install-mcp-docker.ps1" -OutFile "install-mcp-docker.ps1"
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser
.\install-mcp-docker.ps1

完成後在同一個 PowerShell 視窗執行：

python mcp_docker_configurator.py

透過圖形介面即可完成服務安裝與配置。

🛠️ 手動安裝 (推薦開發者)

步驟 1: 下載專案

# 使用 Git 克隆
git clone https://github.com/s123104/mcp-docker.git
cd mcp-docker

# 或下載 ZIP 檔案
# wget https://github.com/s123104/mcp-docker/archive/main.zip
# unzip main.zip && cd mcp-docker-main

步驟 2: 建立虛擬環境 (使用 uv - 推薦)

使用 uv (推薦 - 更快更現代):

# 建立虛擬環境
uv venv mcp-docker-env

# 啟動虛擬環境
# Linux/macOS:
source mcp-docker-env/bin/activate

# Windows Command Prompt:
mcp-docker-env\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell:
mcp-docker-env\Scripts\Activate.ps1

# 確認虛擬環境已啟動 (提示符會顯示 (mcp-docker-env))
which python  # Linux/macOS
where python   # Windows

使用傳統 venv (備選方案):

# 建立虛擬環境
python3 -m venv mcp-docker-env

# 啟動虛擬環境
source mcp-docker-env/bin/activate  # Linux/macOS
# mcp-docker-env\Scripts\activate    # Windows

# 確認虛擬環境已啟動
which python

步驟 3: 安裝 Python 依賴

使用 uv (推薦):

# 使用 uv 安裝依賴 (比 pip 快 10-100 倍)
uv pip install -r requirements.txt

# 或手動安裝核心依賴
uv pip install PyYAML requests docker

# 驗證安裝
python -c "import tkinter, yaml, requests, docker; print('所有依賴安裝成功！')"

使用 pip (備選方案):

# 確保 pip 是最新版本
python -m pip install --upgrade pip

# 安裝必要依賴
pip install -r requirements.txt

# 驗證安裝
python -c "import tkinter, yaml, requests, docker; print('所有依賴安裝成功！')"

步驟 4: 執行安裝腳本

Linux/macOS:

# 給予執行權限
chmod +x install-mcp-docker.sh

# 執行安裝腳本
./install-mcp-docker.sh

# 或直接使用 bash
bash install-mcp-docker.sh

Windows:

# PowerShell 執行
.\install-mcp-docker.ps1

# 或使用 Command Prompt
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install-mcp-docker.ps1

步驟 5: 啟動 GUI 配置器

# 確保在虛擬環境中
# Linux/macOS: source mcp-docker-env/bin/activate
# Windows: mcp-docker-env\Scripts\activate

# 啟動進階 GUI 配置器 (推薦)
python mcp_docker_configurator.py

# 或啟動基礎安裝器
python mcp_installer_gui.py

🎯 MCP 服務選擇指南

📋 服務分類和推薦

🔥 熱門必備服務 (推薦新手):

• filesystem - 檔案系統操作
• github - GitHub 整合
• time - 時間和日期工具
• fetch - 網路請求工具

💾 資料庫服務:

• postgres - PostgreSQL 資料庫
• sqlite - SQLite 輕量資料庫
• memory - 記憶體儲存

🌐 網路和自動化:

• puppeteer - 瀏覽器自動化
• playwright - 網頁測試
• brave-search - 搜尋引擎

🛠️ 開發工具:

• git - Git 版本控制
• sequential-thinking - 思維鏈工具
• everything - 多功能工具集

🎮 互動式服務選擇

啟動 GUI 配置器後，您可以：

1. 瀏覽服務目錄 - 查看所有可用的 115+ MCP 服務
2. 分類篩選 - 按功能分類選擇服務
3. 搜尋功能 - 快速找到特定服務
4. 批量選擇 - 一次選擇多個相關服務
5. 預設組合 - 使用推薦的服務組合

# 啟動互動式配置器
python mcp_docker_configurator.py

# 在 GUI 中：
# 1. 選擇「❶ 選擇服務器」分頁
# 2. 使用分類下拉選單篩選
# 3. 雙擊服務名稱進行選擇
# 4. 配置環境變數 (如 API 金鑰)
# 5. 生成配置檔案

📂 Filesystem 服務正確安裝

若選擇 filesystem 服務，建議使用以下安全化命令掛載需要存取的目錄，避免不必要的權限暴露:

 docker run -d 
  --name secure-mcp-filesystem 
  --read-only 
  --tmpfs /tmp:rw,noexec,nosuid,size=100m 
  --tmpfs /var/run:rw,noexec,nosuid,size=50m
  --security-opt no-new-privileges:true
  --security-opt seccomp=./config/seccomp-profiles/filesystem.json
  --security-opt apparmor=mcp-filesystem-profile
  --cap-drop ALL
  --cap-add CHOWN
  --cap-add DAC_OVERRIDE
  --user 1000:1000 
  --memory 256m 
  --cpus 0.5 
  --network none 
  -v "/path/to/allowed/dir:/workspace:ro,Z" 
  -e ALLOWED_PATHS="/workspace" 
  mcp/filesystem

上述指令會將 /path/to/allowed/dir 以唯讀模式掛載到容器的 /workspace，並限制容器資源及權限.

若使用 SSE/HTTP 部署，請將 ALLOWED_PATHS 環境變數設定為 /workspace，並依照 GUI 生成的 docker-compose.yml 配置對外暴露埠口。

完成配置後即可在本地或遠端安全地存取檔案。

🛡️ 啟用 User Namespace 隔離

啟用 user namespace 可將容器內的 root 使用者映射到宿主機的非特權帳號。專案中 已提供 config/docker/daemon.json 範例設定，並需建立對應的 subuid 及 subgid：

sudo cp config/docker/daemon.json /etc/docker/daemon.json
echo 'mcpuser:100000:65536' | sudo tee /etc/subuid /etc/subgid
sudo systemctl restart docker

建立好 user namespace 後，建議以 Docker Volume 儲存工作目錄並設定正確的 UID/GID：

docker volume create \
  --driver local \
  --opt type=none \
  --opt o=bind,uid=100000,gid=100000 \
  --opt device=/var/lib/mcp/workspace \
  mcp-workspace

🔄 日常使用指令

啟動/停止虛擬環境

# 啟動虛擬環境
# Linux/macOS:
source mcp-docker-env/bin/activate

# Windows Command Prompt:
mcp-docker-env\Scripts\activate.bat

# Windows PowerShell:
mcp-docker-env\Scripts\Activate.ps1

# 停用虛擬環境 (所有系統)
deactivate

更新專案

# 進入專案目錄並啟動虛擬環境
cd mcp-docker
source mcp-docker-env/bin/activate  # Linux/macOS
# mcp-docker-env\Scripts\activate    # Windows

# 更新程式碼
git pull origin main

# 更新依賴 (使用 uv)
uv pip install -r requirements.txt --upgrade

# 或使用 pip
pip install -r requirements.txt --upgrade

# 重新啟動配置器
python mcp_docker_configurator.py

🧪 快速測試指南

環境測試

# 1. 測試 Python 環境
python --version
python -c "print('Python 環境正常')"

# 2. 測試虛擬環境
echo $VIRTUAL_ENV  # Linux/macOS (應顯示虛擬環境路徑)
echo %VIRTUAL_ENV%  # Windows

# 3. 測試依賴安裝
python -c "
import sys
try:
    import tkinter, yaml, requests, docker
    print('✅ 所有核心依賴已安裝')
except ImportError as e:
    print(f'❌ 缺少依賴: {e}')
    sys.exit(1)
"

# 4. 測試 Docker 連接
docker --version
docker run --rm hello-world

# 5. 測試 GUI 功能
python -c "
import tkinter as tk
try:
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()  # 隱藏視窗
    root.destroy()
    print('✅ GUI 功能正常')
except Exception as e:
    print(f'❌ GUI 測試失敗: {e}')
"

配置器功能測試

# 啟動配置器進行功能測試
python mcp_docker_configurator.py

# 測試步驟：
# 1. 檢查服務器列表是否載入
# 2. 選擇一個簡單的服務 (如 'time')
# 3. 生成 Claude Desktop 配置
# 4. 檢查配置預覽是否正確
# 5. 測試儲存配置功能

一鍵完整測試腳本

# 建立測試腳本
cat > test_mcp_setup.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "🧪 開始 MCP Docker 環境測試..."

# 測試 Python
echo "1️⃣ 測試 Python 環境..."
python --version || { echo "❌ Python 未安裝"; exit 1; }

# 測試虛擬環境
echo "2️⃣ 測試虛擬環境..."
if [[ "$VIRTUAL_ENV" ]]; then
    echo "✅ 虛擬環境已啟動: $VIRTUAL_ENV"
else
    echo "⚠️ 虛擬環境未啟動，請執行: source mcp-docker-env/bin/activate"
fi

# 測試依賴
echo "3️⃣ 測試 Python 依賴..."
python -c "import tkinter, yaml, requests, docker; print('✅ 所有依賴正常')" || {
    echo "❌ 依賴測試失敗，請執行: uv pip install -r requirements.txt"
    exit 1
}

# 測試 Docker
echo "4️⃣ 測試 Docker..."
docker --version || { echo "❌ Docker 未安裝"; exit 1; }
docker info > /dev/null 2>&1 || { echo "❌ Docker 未運行"; exit 1; }

# 測試配置器
echo "5️⃣ 測試配置器..."
python -c "
import mcp_docker_configurator
print('✅ 配置器模組載入成功')
" || { echo "❌ 配置器測試失敗"; exit 1; }

echo "🎉 所有測試通過！可以開始使用 MCP Docker 配置器"
EOF

chmod +x test_mcp_setup.sh
./test_mcp_setup.sh

🚨 故障排除

Python 相關問題

# 如果 python3 命令不存在，嘗試：
python --version  # 檢查是否為 Python 3.x

# Ubuntu/Debian 安裝 Python 3
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip python3-venv python3-tk

# CentOS/RHEL 安裝 Python 3
sudo yum install python3 python3-pip python3-tkinter

# macOS 使用 Homebrew
brew install python3 python-tk

# 使用 uv 安裝 Python (推薦)
uv python install 3.11

uv 相關問題

# 如果 uv 安裝失敗，嘗試：
# 1. 使用 pip 安裝
pip install uv

# 2. 檢查 PATH 設定
echo $PATH | grep -q ".cargo/bin" || echo 'export PATH="$HOME/.cargo/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc

# 3. 重新載入 shell 配置
source ~/.bashrc  # Linux/macOS
# 重新開啟 PowerShell  # Windows

# 4. 驗證 uv 安裝
uv --version

虛擬環境問題

# 如果 uv venv 建立失敗
uv python install 3.11  # 確保有 Python
uv venv mcp-docker-env --python 3.11

# 如果傳統 venv 建立失敗
python3 -m pip install --user virtualenv
python3 -m virtualenv mcp-docker-env

# Windows 執行策略問題
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser

# 重新建立虛擬環境
rm -rf mcp-docker-env  # Linux/macOS
# rmdir /s mcp-docker-env  # Windows
uv venv mcp-docker-env

Docker 相關問題

# 檢查 Docker 服務狀態
sudo systemctl status docker  # Linux
# Docker Desktop 狀態檢查 (Windows/macOS)

# 重啟 Docker 服務
sudo systemctl restart docker  # Linux

# 檢查 Docker 權限
sudo usermod -aG docker $USER  # Linux
# 重新登入或執行: newgrp docker

# Windows Docker Desktop 問題
# 1. 確保 WSL2 已啟用
# 2. 檢查 Hyper-V 設定
# 3. 重啟 Docker Desktop

GUI 相關問題

# Linux 如果缺少 tkinter
sudo apt install python3-tk  # Ubuntu/Debian
sudo yum install tkinter      # CentOS/RHEL

# macOS 如果 tkinter 有問題
brew install python-tk

# Windows 如果 GUI 無法啟動
# 重新安裝 Python (確保勾選 tcl/tk 選項)
# 或使用 uv 重新安裝：
uv python install 3.11

# 測試 tkinter 是否正常
python -c "import tkinter; print('tkinter 正常')"

網路和下載問題

# 如果 curl 下載失敗
# 1. 檢查網路連接
ping github.com

# 2. 使用代理 (如果需要)
export https_proxy=http://proxy.example.com:8080
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/s123104/mcp-docker/main/install-mcp-docker.sh

# 3. 手動下載
wget https://github.com/s123104/mcp-docker/archive/main.zip
unzip main.zip

# 4. 使用 Git 克隆 (如果 curl 不可用)
git clone https://github.com/s123104/mcp-docker.git

📱 快速驗證安裝

執行以下命令驗證安裝是否成功：

# 1. 檢查 Python 環境
python --version
uv --version  # 如果使用 uv

# 2. 檢查依賴
python -c "import tkinter, yaml, requests, docker; print('✅ 所有依賴正常')"

# 3. 檢查 Docker
docker --version
docker run --rm hello-world

# 4. 測試配置器
python -c "
try:
    import mcp_docker_configurator
    print('✅ 配置器模組正常')
except ImportError as e:
    print(f'❌ 配置器問題: {e}')
"

# 5. 啟動配置器
python mcp_docker_configurator.py

如果所有步驟都成功執行，您就可以開始使用 MCP Docker 配置器了！

📁 專案結構

mcp-docker/
├── 📚 文檔指南
│   ├── MCP_Docker_完整指南.md          # 完整使用指南和最佳實踐
│   ├── MCP_Docker_完整使用指南.md      # 詳細配置說明
│   └── MCP_Docker_實戰範例.md          # 真實場景使用範例
│
├── 🛠️ 安裝工具
│   ├── install-mcp-docker.sh          # Linux/macOS 自動安裝腳本
│   └── install-mcp-docker.ps1         # Windows PowerShell 安裝腳本
│
├── 🖥️ GUI 工具
│   ├── mcp_docker_configurator.py     # 進階 GUI 配置器 (推薦)
│   └── mcp_installer_gui.py           # 基礎 GUI 安裝器
│
└── 📄 README.md                       # 專案說明 (本檔案)

🎯 主要特色

✨ 完整生態支援

• 115+ 官方 MCP 服務器 - 基於真實 Docker Hub Catalog
• 多平台配置 - Claude Desktop、VS Code、Cursor、Docker Compose
• 自動化部署 - 一鍵安裝和配置所有組件
• GUI 配置器 - 直觀的圖形化配置界面

🔒 企業級安全

• 容器隔離 - 完全沙箱化運行環境
• 權限控制 - 最小權限原則和安全配置
• 憑證管理 - 加密儲存和作用域限制
• 網路隔離 - 專用網路和防火牆配置

🚀 生產就緒

• 健康檢查 - 自動監控和故障檢測
• 資源限制 - CPU、記憶體和磁碟控制
• 日誌管理 - 結構化日誌和監控
• 高可用性 - 重啟策略和故障轉移

🔥 熱門 MCP 服務器

基於 Docker Hub 下載量統計的最受歡迎服務器：

服務器	下載量	描述	用途
mcp/github	10K+	GitHub API 工具	代碼管理、PR 操作
mcp/puppeteer	10K+	瀏覽器自動化	網頁抓取、截圖
mcp/time	10K+	時間工具	時區轉換、日期計算
mcp/postgres	10K+	PostgreSQL	資料庫查詢、分析
mcp/playwright	5K+	網頁測試	E2E 測試、自動化

📖 使用指南

基礎配置範例

Claude Desktop 配置 (claude_desktop_config.json):

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--memory",
        "512m",
        "--cpus",
        "1.0",
        "-e",
        "ALLOWED_PATHS=/workspace:/data:/home/user/projects",
        "-e",
        "MAX_FILE_SIZE=100MB",
        "-e",
        "LOG_LEVEL=INFO",
        "-e",
        "READ_WRITE_MODE=true",
        "-v",
        "./workspace:/workspace",
        "-v",
        "./data:/data",
        "-v",
        "~/projects:/home/user/projects",
        "mcp/filesystem"
      ]
    },
    "context7": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--memory",
        "512m",
        "--cpus",
        "1.0",
        "-e",
        "LOG_LEVEL=INFO",
        "mcp/context7"
      ]
    },
    "firecrawl": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--memory",
        "512m",
        "--cpus",
        "1.0",
        "-e",
        "LOG_LEVEL=INFO",
        "mcp/firecrawl"
      ]
    },
    "puppeteer": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--memory",
        "512m",
        "--cpus",
        "1.0",
        "-e",
        "LOG_LEVEL=INFO",
        "mcp/puppeteer"
      ]
    }
  }
}

Docker Compose 配置 (docker-compose.yml):

version: "3.8"
services:
  github-mcp:
    image: mcp/github
    environment:
      - GITHUB_TOKEN=${GITHUB_TOKEN}
    security_opt:
      - no-new-privileges:true
    read_only: true
    mem_limit: 256m

  time-mcp:
    image: mcp/time
    read_only: true
    mem_limit: 128m

GUI 配置器使用

1. 啟動配置器

   python mcp_docker_configurator.py

2. 選擇服務器 - 在「服務器選擇」分頁選擇需要的 MCP 服務器

3. 配置環境變數 - 填入 API 金鑰和認證資訊

4. 選擇平台 - 選擇 Claude Desktop、VS Code 或 Cursor

5. 生成配置 - 一鍵生成所有平台的配置檔案

6. 自動安裝 - 可選自動下載和安裝 Docker 映像

🛠️ 進階功能

自動化腳本

安裝腳本提供完整的自動化功能：

• ✅ 系統檢查 - Docker、依賴項、權限驗證
• ✅ 映像管理 - 自動拉取、更新、清理
• ✅ 網路配置 - 專用網路和安全設定
• ✅ 配置生成 - 多平台配置檔案
• ✅ 健康監控 - 狀態檢查和日誌管理

管理命令

# 啟動所有服務
./mcp-manager.sh start

# 檢查服務狀態
./mcp-manager.sh status

# 查看服務日誌
./mcp-manager.sh logs [service_name]

# 更新所有映像
./mcp-manager.sh update

# 健康檢查
./mcp-health-check.sh

安全最佳實踐

# 完整安全配置範例
docker run -d \
  --name secure-mcp \
  --read-only \
  --tmpfs /tmp \
  --security-opt no-new-privileges:true \
  --cap-drop ALL \
  --user 1000:1000 \
  --memory 256m \
  --cpus 0.5 \
  --network mcp-network \
  mcp/your-server

docker-compose.yml 安全範例

version: "3.8"
services:
  filesystem:
    image: mcp/filesystem
    read_only: true
    security_opt:
      - no-new-privileges:true
      - seccomp:./config/seccomp-profiles/filesystem.json
      - apparmor:mcp-filesystem-profile
    cap_drop:
      - ALL
    cap_add:
      - CHOWN
      - DAC_OVERRIDE
    user: "1000:1000"
    tmpfs:
      - /tmp:rw,noexec,nosuid,size=100m
    volumes:
      - type: bind
        source: ./data/allowed
        target: /workspace
        read_only: true
        bind:
          propagation: rprivate
    environment:
      - ALLOWED_PATHS=/workspace
    networks:
      - mcp-backend

networks:
  mcp-frontend:
    driver: bridge
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.20.0.0/24
    driver_opts:
      com.docker.network.bridge.enable_icc: "false"
  mcp-backend:
    driver: bridge
    internal: true
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.21.0.0/24
  mcp-data:
    driver: bridge
    internal: true
    ipam:
      config:
        - subnet: 172.22.0.0/24

環境變數安全管理

secrets:
  github_token:
    external: true

services:
  github:
    image: mcp/github
    secrets:
      - github_token
    environment:
      - GITHUB_TOKEN_FILE=/run/secrets/github_token

密鑰初始化與輪換

使用 scripts/init_secrets.sh 建立 Docker secrets：

export GITHUB_TOKEN=your_token
export POSTGRES_URL=postgresql://user:pass@db:5432/dbname
export GRAFANA_PASSWORD=your_password
./scripts/init_secrets.sh

定期執行 scripts/rotate_secrets.sh 以輪換 GitHub Token：

export NEW_GITHUB_TOKEN=new_token_value
scripts/rotate_secrets.sh

網路隔離與監控

falco:
  image: falcosecurity/falco:latest
  privileged: true
  volumes:
    - /var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock
    - /proc:/host/proc:ro
    - /boot:/host/boot:ro
    - /lib/modules:/host/lib/modules:ro

SSE/HTTP 模式設定

若需透過 SSE 或 HTTP 方式存取 MCP 服務，可在 GUI 生成的 docker-compose.yml 中調整 ports 與 command 參數。例如：

services:
  filesystem:
    image: mcp/filesystem
    environment:
      - ALLOWED_PATHS=/workspace
    ports:
      - "8080:80"  # 對外提供 HTTP 介面

於瀏覽器或客戶端即可透過 http://localhost:8080 連接服務。

🔧 配置檔案位置

Claude Desktop

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
• Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json

VS Code

• 專案配置: .vscode/mcp.json
• 全域配置: VS Code 設定 > MCP 區段

Cursor

• 配置位置: Cursor 設定 > MCP 整合區域

🚀 部署方案

開發環境

# 基礎開發設定
docker-compose -f docker-compose.dev.yml up -d

測試環境

# 包含測試工具的完整環境
docker-compose -f docker-compose.test.yml up -d

生產環境

# 高可用性和監控配置
docker-compose -f docker-compose.prod.yml up -d

安全監控環境

# 部署安全監控與合規檢查
docker-compose -f docker-compose.security.yml up -d

啟動後可執行 scripts/compliance_check.sh 產生完整的合規性報告。

📊 效能監控

資源使用統計

# 查看容器資源使用
docker stats --filter "label=mcp.type=automated"

# 查看網路流量
docker exec -it mcp-monitor iftop

# 查看磁碟使用
docker system df

日誌分析

# 結構化日誌查詢
docker logs mcp-server | jq '.level="info"'

# 錯誤日誌監控
docker logs mcp-server | grep ERROR

# 效能指標收集
docker logs mcp-server | grep -E "(response_time|cpu_usage)"

🔍 故障排除

常見問題

Docker 相關

# 檢查 Docker 狀態
docker info

# 重啟 Docker 服務 (Linux)
sudo systemctl restart docker

# 清理 Docker 資源
docker system prune -f

配置相關

# 驗證 JSON 配置語法
cat claude_desktop_config.json | jq .

# 檢查環境變數
printenv | grep -E "(GITHUB|SLACK|POSTGRES)"

# 測試網路連接
docker run --rm -it alpine ping google.com

容器相關

# 查看容器日誌
docker logs container-name

# 進入容器調試
docker exec -it container-name /bin/sh

# 檢查容器狀態
docker inspect container-name

🤝 貢獻指南

我們歡迎社群貢獻！請參考 CONTRIBUTING.md。

1. Fork 專案 - 建立您的功能分支
2. 提交變更 - 遵循 commit 訊息規範
3. 測試驗證 - 確保所有測試通過
4. 發起 PR - 詳細描述變更內容

開發環境設定

# 設定開發環境
git clone https://github.com/s123104/mcp-docker.git
cd mcp-docker

# 安裝依賴項
pip install -r requirements.txt

# 運行測試
python -m pytest tests/

# 啟動開發模式
python mcp_docker_configurator.py --dev

📄 授權條款

本專案採用 MIT 授權條款 - 詳見 LICENSE 檔案

🔗 相關資源

官方文檔

• Model Context Protocol 規範
• Docker MCP Catalog
• Docker MCP 官方文檔

社群資源

• MCP GitHub 討論區
• Docker 官方部落格
• Anthropic Claude 文檔

開發工具

• MCP Inspector
• Docker Desktop
• VS Code MCP 擴展

📞 支援與回饋

• 問題回報: GitHub Issues
• 功能建議: GitHub Discussions
• 技術支援: Discord 社群

🎉 致謝

特別感謝以下專案和團隊：

• Anthropic - MCP 協定設計和實作
• Docker - 容器化平台和 MCP Toolkit
• 社群貢獻者 - 所有參與開發的開發者們

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