MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

create-r-dockerfile

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

О программе

Этот навык создает оптимизированные Dockerfiles для проектов на R, используя базовые образы rocker. Он обрабатывает системные зависимости, установку пакетов R, интеграцию с renv и упорядочивание слоев для быстрой пересборки. Используйте его при контейнеризации R-приложений, создании воспроизводимых сред или развертывании сервисов на основе R, таких как Shiny или Plumber API.

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/create-r-dockerfile

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

Документация


name: create-r-dockerfile description: > Erstelle ein Dockerfile fuer R-Projekte mit rocker-Basisimages. Umfasst die Installation von Systemabhaengigkeiten, R-Paketinstallation, renv-Integration und optimierte Layer-Reihenfolge fuer schnelle Rebuilds. Verwende diesen Skill beim Containerisieren einer R-Anwendung oder Analyse, beim Erstellen reproduzierbarer R-Umgebungen, beim Deployen R-basierter Dienste (Shiny, Plumber, MCP-Server) oder beim Einrichten konsistenter Entwicklungsumgebungen auf verschiedenen Rechnern. license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: containerization complexity: intermediate language: Docker tags: docker, r, rocker, container, reproducibility locale: de source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-sonnet-4-6 translation_date: 2026-03-16

R-Dockerfile erstellen

Erstelle ein Dockerfile fuer R-Projekte mit rocker-Basisimages und ordnungsgemaessem Abhaengigkeitsmanagement.

Wann verwenden

  • Containerisieren einer R-Anwendung oder Analyse
  • Erstellen reproduzierbarer R-Umgebungen
  • Deployen R-basierter Dienste (Shiny, Plumber, MCP-Server)
  • Einrichten konsistenter Entwicklungsumgebungen

Eingaben

  • Erforderlich: R-Projekt mit Abhaengigkeiten (DESCRIPTION oder renv.lock)
  • Erforderlich: Zweck (Entwicklung, Produktion oder Dienst)
  • Optional: R-Version (Standard: neueste stabile Version)
  • Optional: Zusaetzlich benoetigte Systembibliotheken

Vorgehensweise

Schritt 1: Basisimage waehlen

AnwendungsfallBasisimageGroesse
Minimale R-Laufzeitumgebungrocker/r-ver:4.5.0~800MB
Mit tidyverserocker/tidyverse:4.5.0~1.8GB
Mit RStudio Serverrocker/rstudio:4.5.0~1.9GB
Shiny-Serverrocker/shiny-verse:4.5.0~2GB

Erwartet: Ein Basisimage wird ausgewaehlt, das den Projektanforderungen entspricht, ohne unnoetige Aufblaehung.

Bei Fehler: Bei Unsicherheit, welches Image verwendet werden soll, mit rocker/r-ver (minimal) beginnen und Pakete nach Bedarf hinzufuegen. Den vollstaendigen Image-Katalog unter rocker-org pruefen.

Schritt 2: Dockerfile schreiben

FROM rocker/r-ver:4.5.0

# Systemabhaengigkeiten installieren
# Nach Zweck gruppiert fuer Uebersichtlichkeit
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    # HTTP/SSL
    libcurl4-openssl-dev \
    libssl-dev \
    # XML-Verarbeitung
    libxml2-dev \
    # Git-Integration
    libgit2-dev \
    libssh2-1-dev \
    # Grafik
    libfontconfig1-dev \
    libharfbuzz-dev \
    libfribidi-dev \
    libfreetype6-dev \
    libpng-dev \
    libtiff5-dev \
    libjpeg-dev \
    # Hilfsprogramme
    git \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# R-Pakete installieren
# Reihenfolge: am wenigsten aenderbare zuerst fuer Cache-Effizienz
RUN R -e "install.packages(c( \
    'remotes', \
    'devtools', \
    'renv' \
    ), repos='https://cloud.r-project.org/')"

# Arbeitsverzeichnis setzen
WORKDIR /workspace

# Zuerst renv-Dateien kopieren (Cache-Layer)
COPY renv.lock renv.lock
COPY renv/activate.R renv/activate.R

# Pakete aus Lockfile wiederherstellen
RUN R -e "renv::restore()"

# Projektdateien kopieren
COPY . .

# Standardbefehl
CMD ["R"]

Erwartet: Dockerfile wird erfolgreich mit docker build -t myproject . gebaut.

Bei Fehler: Wenn der Build waehrend apt-get install fehlschlaegt, Paketnamen fuer die Zieldistribution (Debian) pruefen. Wenn renv::restore() fehlschlaegt, sicherstellen, dass renv.lock und renv/activate.R vor dem Restore-Schritt kopiert werden.

Schritt 3: .dockerignore erstellen

.git
.Rproj.user
.Rhistory
.RData
renv/library
renv/cache
renv/staging
docs/
*.tar.gz

Erwartet: .dockerignore schliesst Git-Verlauf, IDE-Dateien, lokale renv-Bibliothek und Build-Artefakte aus dem Docker-Kontext aus.

Bei Fehler: Wenn der Docker-Build weiterhin unerwuenschte Dateien kopiert, sicherstellen, dass .dockerignore im selben Verzeichnis wie das Dockerfile liegt und korrekte Glob-Muster verwendet.

Schritt 4: Bauen und Testen

docker build -t r-project:latest .
docker run --rm -it r-project:latest R -e "sessionInfo()"

Erwartet: Container startet mit korrekter R-Version und alle Pakete sind verfuegbar. Die sessionInfo()-Ausgabe bestaetigt die erwartete R-Version.

Bei Fehler: Build-Logs auf Systemabhaengigkeitsfehler pruefen. Fehlende -dev-Pakete zum apt-get install-Layer hinzufuegen.

Schritt 5: Fuer Produktion optimieren

Fuer Produktions-Deployments Multi-Stage-Builds verwenden:

# Build-Phase
FROM rocker/r-ver:4.5.0 AS builder
RUN apt-get update && apt-get install -y libcurl4-openssl-dev libssl-dev
COPY renv.lock .
RUN R -e "install.packages('renv'); renv::restore()"

# Laufzeit-Phase
FROM rocker/r-ver:4.5.0
COPY --from=builder /usr/local/lib/R/site-library /usr/local/lib/R/site-library
COPY . /app
WORKDIR /app
CMD ["Rscript", "main.R"]

Erwartet: Multi-Stage-Build erzeugt ein kleineres finales Image. Die Laufzeit-Phase enthaelt nur kompilierte R-Pakete, keine Build-Tools.

Bei Fehler: Wenn Pakete in der Laufzeit-Phase nicht geladen werden koennen, sicherstellen, dass der Bibliothekspfad in COPY --from=builder mit dem Installationsort der R-Pakete uebereinstimmt. Mit R -e ".libPaths()" in beiden Phasen pruefen.

Validierung

  • docker build wird fehlerfrei abgeschlossen
  • Container startet und R-Sitzung funktioniert
  • Alle erforderlichen Pakete sind verfuegbar
  • .dockerignore schliesst unnoetige Dateien aus
  • Image-Groesse ist angemessen fuer den Anwendungsfall
  • Rebuilds sind schnell, wenn sich nur Code aendert (Layer-Caching funktioniert)

Haeufige Fehler

  • Fehlende Systemabhaengigkeiten: R-Pakete mit kompiliertem Code benoetigen -dev-Bibliotheken. Fehlermeldungen waehrend install.packages() pruefen.
  • Layer-Cache-Invalidierung: Das Kopieren aller Dateien vor der Paketinstallation invalidiert den Cache bei jeder Code-Aenderung. Zuerst die Lockfile kopieren.
  • Grosse Images: rm -rf /var/lib/apt/lists/* nach apt-get install verwenden. Multi-Stage-Builds in Betracht ziehen.
  • Zeitzonen-Probleme: ENV TZ=UTC hinzufuegen oder tzdata fuer zeitzonenbewusste Operationen installieren.
  • Als Root ausfuehren: Fuer Produktion einen Nicht-Root-Benutzer hinzufuegen: RUN useradd -m appuser && USER appuser

Beispiele

# Entwicklungscontainer mit eingehaengtem Quellcode
docker run --rm -it -v $(pwd):/workspace r-project:latest R

# Plumber-API-Dienst
docker run -d -p 8000:8000 r-api:latest

# Shiny-App
docker run -d -p 3838:3838 r-shiny:latest

Verwandte Skills

  • setup-docker-compose - Mehrere Container orchestrieren
  • containerize-mcp-server - Spezialfall fuer MCP-R-Server
  • optimize-docker-build-cache - Erweiterte Caching-Strategien
  • manage-renv-dependencies - renv.lock speist Docker-Builds

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/de/skills/create-r-dockerfile
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