containerize-mcp-server
Über
Diese Fähigkeit verpackt R-basierte MCP-Server in Docker-Container für portable Bereitstellung. Sie übernimmt die mcptools-Integration, Transportkonfiguration (stdio/HTTP) und Claude Code-Konnektivität. Nutzen Sie sie, um reproduzierbare MCP-Umgebungen ohne lokale R-Installationen bereitzustellen oder Server an andere Entwickler zu verteilen.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/containerize-mcp-serverKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
Containerize MCP Server
Package an R MCP server into a Docker container for portable deployment.
When to Use
- Deploying an R MCP server without requiring a local R installation
- Creating a reproducible MCP server environment
- Running MCP servers alongside other containerized services
- Distributing an MCP server to other developers
Inputs
- Required: R MCP server implementation (mcptools-based or custom)
- Required: Docker installed and running
- Optional: Additional R packages the server needs
- Optional: Transport mode (stdio or HTTP)
Procedure
Step 1: Create Dockerfile for MCP Server
FROM rocker/r-ver:4.5.0
# Install system dependencies
RUN apt-get update && apt-get install -y \
libcurl4-openssl-dev \
libssl-dev \
libxml2-dev \
libgit2-dev \
libssh2-1-dev \
git \
curl \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
# Install R packages
RUN R -e "install.packages(c( \
'remotes', \
'ellmer' \
), repos='https://cloud.r-project.org/')"
# Install mcptools
RUN R -e "remotes::install_github('posit-dev/mcptools')"
# Set working directory
WORKDIR /workspace
# Expose MCP server ports
EXPOSE 3000 3001 3002
# Environment variables
ENV R_LIBS_USER=/workspace/renv/library
ENV RENV_PATHS_CACHE=/workspace/renv/cache
# Default: start MCP server
CMD ["R", "-e", "mcptools::mcp_server()"]
Got: A Dockerfile exists in the project root with rocker/r-ver base image, system dependencies, mcptools installation, and the MCP server as the default command.
If fail: Verify the base image tag matches your R version. If remotes::install_github fails, check that git and libgit2-dev are in the system dependencies layer.
Step 2: Create docker-compose.yml
version: '3.8'
services:
mcp-server:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
container_name: r-mcp-server
image: r-mcp-server:latest
volumes:
- /path/to/projects:/workspace
- renv-cache:/workspace/renv/cache
stdin_open: true
tty: true
network_mode: "host"
environment:
- TERM=xterm-256color
- R_LIBS_USER=/workspace/renv/library
restart: unless-stopped
volumes:
renv-cache:
driver: local
Using network_mode: "host" ensures the MCP server ports are accessible on localhost.
Got: A docker-compose.yml file in the project root with the MCP server service, volume mounts for project files and renv cache, and stdin_open/tty enabled for stdio transport.
If fail: If volume paths are invalid, adjust /path/to/projects to the actual project directory. On Windows/WSL, use /mnt/c/... or /mnt/d/... paths.
Step 3: Build and Start
docker compose build
docker compose up -d
Got: Container starts with MCP server running.
If fail: Check logs with docker compose logs mcp-server. Common issues:
- Missing R packages: Add to Dockerfile RUN install step
- Port already in use: Change exposed port or stop conflicting service
Step 4: Connect Claude Code to Container
For stdio transport (container must stay running with stdin):
claude mcp add r-mcp-docker stdio "docker" "exec" "-i" "r-mcp-server" "R" "-e" "mcptools::mcp_server()"
For HTTP transport (if the MCP server supports it):
{
"mcpServers": {
"r-mcp-docker": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:3000/mcp"
}
}
}
Got: Claude Code's MCP configuration includes the r-mcp-docker server entry, and claude mcp list shows the new server.
If fail: For stdio transport, ensure the container name matches (r-mcp-server) and that the container is running with docker ps. For HTTP transport, verify the port is exposed and reachable with curl http://localhost:3000/mcp.
Step 5: Verify Connection
# Check container is running
docker ps | grep mcp-server
# Test R session inside container
docker exec -it r-mcp-server R -e "sessionInfo()"
# Verify mcptools is available
docker exec -it r-mcp-server R -e "library(mcptools)"
Got: docker ps shows the r-mcp-server container running, sessionInfo() returns the expected R version, and library(mcptools) loads without error.
If fail: If the container is not running, check docker compose logs mcp-server for startup errors. If mcptools fails to load, rebuild the image to ensure the package installed correctly.
Step 6: Add Custom MCP Tools
To add project-specific MCP tools, mount your R scripts:
volumes:
- ./mcp-tools:/mcp-tools
And load them in the CMD:
CMD ["R", "-e", "source('/mcp-tools/custom_tools.R'); mcptools::mcp_server()"]
Got: Custom R scripts are accessible inside the container at /mcp-tools/, and the MCP server loads them on startup alongside the default tools.
If fail: Verify the volume mount path is correct with docker exec -it r-mcp-server ls /mcp-tools/. If scripts fail to source, check for missing package dependencies in the custom tools.
Validation
- Container builds without errors
- MCP server starts inside the container
- Claude Code can connect to the containerized server
- MCP tools respond correctly to requests
- Container restarts cleanly
- Volume mounts allow access to project files
Pitfalls
- stdin/tty requirements: MCP stdio transport requires
stdin_open: trueandtty: true - Network isolation: Default Docker networking may prevent localhost access. Use
network_mode: "host"or expose specific ports. - Package versions: Pin mcptools to a specific commit for reproducibility
- Large image size: mcptools + dependencies can be large. Consider multi-stage builds for production.
- Windows Docker paths: When running Docker Desktop on Windows with WSL, path mapping differs
Related Skills
create-r-dockerfile- base Dockerfile patterns for Rsetup-docker-compose- compose configuration detailsconfigure-mcp-server- MCP server configuration without Dockertroubleshoot-mcp-connection- debugging MCP connectivity issues
GitHub Repository
Verwandte Skills
content-collections
MetaDiese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
polymarket
MetaDiese Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen mit der Polymarket-Prognosemärkte-Plattform zu erstellen, einschließlich API-Integration für Handel und Marktdaten. Sie bietet außerdem Echtzeit-Datenstreaming über WebSocket, um Live-Trades und Marktaktivitäten zu überwachen. Nutzen Sie sie zur Implementierung von Handelsstrategien oder zur Erstellung von Tools, die Live-Marktaktualisierungen verarbeiten.
creating-opencode-plugins
MetaDiese Fähigkeit unterstützt Entwickler dabei, OpenCode-Plugins zu erstellen, die in über 25 Ereignistypen wie Befehle, Dateien und LSP-Operationen eingreifen. Sie bietet die Plugin-Struktur, Event-API-Spezifikationen und Implementierungsmuster für JavaScript/TypeScript-Module. Nutzen Sie sie, wenn Sie den Lebenszyklus des OpenCode KI-Assistenten mit benutzerdefinierter ereignisgesteuerter Logik abfangen, überwachen oder erweitern müssen.
sglang
MetaSGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.
