docker-mcp 是一个强大的模型上下文协议 (MCP) 服务器，专为 Docker 操作设计，旨在通过 Claude AI 实现无缝的容器和 Compose 堆栈管理。它提供了一系列工具，包括容器创建和实例化、Docker Compose 堆栈部署、容器日志检索以及容器列表和状态监控。通过 docker-mcp，开发者可以利用 AI 模型更智能地管理 Docker 容器，例如，根据日志分析自动调整容器配置或根据应用需求动态部署服务。

该解决方案通过标准输入/输出与 AI 模型交互，允许模型发送指令来创建、部署和监控 Docker 容器。核心价值在于简化了容器化应用的部署和管理流程，降低了开发者的操作负担，并提升了效率。开发者可以通过 Smithery 轻松安装和配置 docker-mcp，快速集成到现有的 Claude Desktop 环境中。

容器创建与实例化

docker-mcp 允许AI模型通过 create-container 工具直接创建和启动Docker容器。该功能接收包含镜像名称、容器名称、端口映射和环境变量等参数的JSON配置。收到指令后，docker-mcp 会调用Docker API创建并启动容器。这使得AI模型能够动态地部署和管理应用程序，无需人工干预。例如，AI模型可以根据用户请求，自动创建一个运行特定Web应用的容器，并将用户的流量路由到该容器的指定端口。

技术实现上，docker-mcp 利用Python的Docker SDK与Docker守护进程通信，实现容器的创建、启动和停止等操作。通过MCP，AI模型可以安全地将配置参数传递给docker-mcp，而无需直接访问Docker API。

Docker Compose编排部署

docker-mcp 通过 deploy-compose 工具支持Docker Compose栈的部署，极大地简化了多容器应用的部署流程。开发者只需提供包含服务定义、网络配置和卷挂载等信息的Compose YAML文件，docker-mcp 即可自动完成整个应用的部署。这使得AI模型能够轻松地部署复杂的应用架构，例如包含Web服务器、数据库和缓存的多层应用。例如，AI模型可以根据用户指定的Compose文件，自动部署一个完整的WordPress博客系统。

技术实现上，docker-mcp 解析Compose YAML文件，并使用Docker Compose API创建和管理相关的容器、网络和卷。通过MCP，AI模型可以安全地将Compose文件传递给docker-mcp，而无需直接操作Docker Compose命令行工具。

容器日志检索

docker-mcp 提供了 get-logs 工具，允许AI模型检索指定容器的日志信息。该功能接收容器名称作为参数，并返回容器的标准输出和标准错误流。这使得AI模型能够监控容器的运行状态，诊断问题，并进行实时分析。例如，AI模型可以定期检查Web服务器容器的日志，检测是否存在错误或异常请求，并及时发出警报。

技术实现上，docker-mcp 使用Docker API获取容器的日志，并将日志信息通过MCP返回给AI模型。该功能支持实时流式传输日志，以及按时间范围检索历史日志。