containerize-mcp-server
О программе
Этот навык контейнеризует MCP-серверы на основе R с использованием Docker, позволяя развертывать их без локальных установок R и создавая воспроизводимые среды. Он охватывает интеграцию с mcptools, настройку транспорта (stdio/HTTP) и подключение Claude Code к контейнеру. Используйте его для распространения MCP-серверов или запуска вместе с другими контейнеризованными сервисами.
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
容器化 MCP 服
以 Docker 封 R MCP 服以可攜部。
用
- 部 R MCP 服而不須本地 R 裝
- 建可重現 MCP 服境
- 與他容器服並行 MCP 服
- 傳 MCP 服至他開發者
入
- 必:R MCP 服實(mcptools 基或自)
- 必:Docker 裝且行
- 可:服須之附 R 包
- 可:傳模(stdio 或 HTTP)
行
一:建 MCP 服之 Dockerfile
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: Dockerfile 於項根含 rocker/r-ver 基像、系依、mcptools 裝、MCP 服為默令。
敗: 驗基像 tag 合 R 版。remotes::install_github 敗→察 git 與 libgit2-dev 於系依層。
二: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
用 network_mode: "host" 確 MCP 服埠於 localhost 可達。
得: docker-compose.yml 於項根含 MCP 服、項檔與 renv 緩之卷掛、stdio 傳啟 stdin_open/tty。
敗: 卷路誤→調 /path/to/projects 為實項目錄。Win/WSL 用 /mnt/c/... 或 /mnt/d/...。
三:建且啟
docker compose build
docker compose up -d
得: 容器啟含 MCP 服行。
敗: docker compose logs mcp-server 察日。常問:
- R 包缺:加於 Dockerfile 裝步
- 埠已佔:變露埠或停衝服
四:連 Claude Code 至容器
stdio 傳(容器須以 stdin 保行):
claude mcp add r-mcp-docker stdio "docker" "exec" "-i" "r-mcp-server" "R" "-e" "mcptools::mcp_server()"
HTTP 傳(若 MCP 服支):
{
"mcpServers": {
"r-mcp-docker": {
"type": "http",
"url": "http://localhost:3000/mcp"
}
}
}
得: Claude Code MCP 配含 r-mcp-docker 項,claude mcp list 示新服。
敗: stdio 傳→確容器名合(r-mcp-server)且容器以 docker ps 行。HTTP 傳→驗埠已露且 curl http://localhost:3000/mcp 可達。
五: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 ps 示 r-mcp-server 容器行,sessionInfo() 返期 R 版,library(mcptools) 無錯載。
敗: 容器未行→docker compose logs mcp-server 察啟錯。mcptools 載敗→重建像確包正裝。
六:加自 MCP 具
加項專 MCP 具→掛 R 腳:
volumes:
- ./mcp-tools:/mcp-tools
於 CMD 載:
CMD ["R", "-e", "source('/mcp-tools/custom_tools.R'); mcptools::mcp_server()"]
得: 自 R 腳於容器內 /mcp-tools/ 可達,MCP 服啟時載之含默具。
敗: docker exec -it r-mcp-server ls /mcp-tools/ 驗卷掛路正。腳 source 敗→察自具缺依。
驗
- 容器無錯建
- MCP 服於容器內啟
- Claude Code 可連容器化服
- MCP 具正應求
- 容器淨重啟
- 卷掛容項檔存取
忌
- stdin/tty 求:MCP stdio 傳須
stdin_open: true與tty: true - 網隔:默 Docker 網或阻 localhost 存。用
network_mode: "host"或露特埠。 - 包版:釘 mcptools 至具體 commit 以重現
- 像大:mcptools + 依可大。生產慮多階建。
- Win Docker 路:Win 上 Docker Desktop 含 WSL,路映異
參
create-r-dockerfile- R 之基 Dockerfile 模setup-docker-compose- compose 配詳configure-mcp-server- 無 Docker 之 MCP 服配troubleshoot-mcp-connection- 除 MCP 連問
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the containerize-mcp-server skill?
containerize-mcp-server is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform containerize-mcp-server-related tasks without extra prompting.
How do I install containerize-mcp-server?
Use the install commands on this page: add containerize-mcp-server to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does containerize-mcp-server belong to?
containerize-mcp-server is in the Meta category, tagged ai, mcp and design.
Is containerize-mcp-server free to use?
Yes. containerize-mcp-server is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
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.
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.
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.
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.
