containerize-mcp-server
О программе
Этот навык упаковывает MCP-серверы на основе R в Docker-контейнеры для портативного развертывания. Он обеспечивает интеграцию с mcptools, настройку транспорта (stdio/HTTP) и подключение к Claude Code. Используйте его для развертывания воспроизводимых MCP-окружений без локальных установок R или для распространения серверов среди других разработчиков.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-serverСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
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 репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
