MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

containerize-mcp-server

pjt222
Обновлено 2 days ago
7 просмотров
17
2
17
Посмотреть на GitHub
Метаaimcpdesign

О программе

Этот навык контейнеризирует MCP-серверы на основе R с использованием Docker, позволяя развертывание без локальных установок R. Он обеспечивает интеграцию mcptools, проброс портов и настройку транспорта (stdio/HTTP) для воспроизводимых окружений. Используйте его для запуска MCP-серверов вместе с другими контейнеризированными сервисами или для распространения их другим разработчикам.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/containerize-mcp-server

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

容 MCP 伺

以 Docker 包 R MCP 伺為可移部。

用時

  • 部 R MCP 伺而無本 R 裝
  • 建可復之 MCP 伺境
  • 與他容服並行 MCP 伺
  • 分 MCP 伺於他開者

  • :R MCP 伺之實(mcptools 基或自)
  • :Docker 已裝行
  • 可選:伺所需他 R 包
  • 可選:傳之模(stdio 或 HTTP)

第一步:建 Dockerfile 為 MCP 伺

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()"]

得: 項目根有 Dockerfilerocker/r-ver 基像、系依、mcptools 裝、MCP 伺為默令。

敗則: 驗基像合汝 R 版。若 remotes::install_github 敗,察 gitlibgit2-dev 於系依層。

第二步:建 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

network_mode: "host" 保 MCP 伺埠於 localhost 可訪。

得: 項目根有 docker-compose.yml 附 MCP 伺服、項目檔與 renv 緩之卷掛、stdin_open/tty 啟為 stdio 傳。

敗則: 若卷徑誤,改 /path/to/projects 為實項徑。Windows/WSL 則用 /mnt/c/.../mnt/d/... 徑。

第三步:建而啟

docker compose build
docker compose up -d

得: 容啟附 MCP 伺行。

敗則:docker compose logs mcp-server 察誌。常問:

  • 缺 R 包:加於 Dockerfile RUN 裝步
  • 埠已用:改露埠或止衝服

第四步:連 Claude Code 於容

stdio 傳(容須附 stdin 續行):

claude mcp add r-mcp-docker stdio "docker" "exec" "-i" "r-mcp-server" "R" "-e" "mcptools::mcp_server()"

HTTP 傳(若 MCP 伺支):

{
  "mcpServers": {
    "r-mcp-docker": {
      "type": "http",
      "url": "http://localhost:3000/mcp"
    }
  }
}

得: Claude Code 之 MCP 設含 r-mcp-docker 條,claude mcp list 示新伺。

敗則: stdio 傳則確容名合(r-mcp-server)且以 docker ps 察容行。HTTP 傳則驗埠露且可達以 curl http://localhost:3000/mcp

第五步:驗連

# 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)"

得: docker psr-mcp-server 容行,sessionInfo() 返期 R 版,library(mcptools) 載無誤。

敗則: 若容不行,察 docker compose logs mcp-server 啟誤。若 mcptools 載敗,重建像保包正裝。

第六步:加自定 MCP 具

加項特 MCP 具,掛 R 腳:

volumes:
  - ./mcp-tools:/mcp-tools

於 CMD 中載:

CMD ["R", "-e", "source('/mcp-tools/custom_tools.R'); mcptools::mcp_server()"]

得: 自 R 腳於容內 /mcp-tools/ 可訪,MCP 伺啟時載之與默具並。

敗則: 驗卷掛徑以 docker exec -it r-mcp-server ls /mcp-tools/。若腳 source 敗,察自具之缺依。

  • 容建無誤
  • 容內 MCP 伺啟
  • Claude Code 可連於容伺
  • MCP 具應請
  • 容清重啟
  • 卷掛許訪項檔

  • stdin/tty 之需:MCP stdio 傳需 stdin_open: truetty: true
  • 網隔:默 Docker 網或阻 localhost 訪。用 network_mode: "host" 或露特埠。
  • 包版:固 mcptools 於特提交為可復
  • 像大:mcptools 附依可大。產考多階建。
  • Windows Docker 徑:於 Windows 附 WSL 行 Docker Desktop 時徑映異

  • create-r-dockerfile - R 之基 Dockerfile 式
  • setup-docker-compose - compose 設詳
  • configure-mcp-server - 無 Docker 之 MCP 伺設
  • troubleshoot-mcp-connection - 察 MCP 連之問

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan/skills/containerize-mcp-server
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык