MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

create-r-dockerfile

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

О программе

Этот навык Claude создает оптимизированные Dockerfiles для проектов на R, используя базовые образы rocker. Он обрабатывает системные зависимости, установку пакетов R и интеграцию с renv, применяя интеллектуальное 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.

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

Create R Dockerfile

Build a Dockerfile for R projects using rocker base images with proper dependency management.

When to Use

  • Containerizing an R application or analysis
  • Creating reproducible R environments
  • Deploying R-based services (Shiny, Plumber, MCP server)
  • Setting up consistent development environments

Inputs

  • Required: R project with dependencies (DESCRIPTION or renv.lock)
  • Required: Purpose (development, production, or service)
  • Optional: R version (default: latest stable)
  • Optional: Additional system libraries needed

Procedure

Step 1: Choose Base Image

Use CaseBase ImageSize
Minimal R runtimerocker/r-ver:4.5.0~800MB
With tidyverserocker/tidyverse:4.5.0~1.8GB
With RStudio Serverrocker/rstudio:4.5.0~1.9GB
Shiny serverrocker/shiny-verse:4.5.0~2GB

Got: A base image is selected that matches the project's requirements without unnecessary bloat.

If fail: If unsure which image to use, start with rocker/r-ver (minimal) and add packages as needed. Check rocker-org for the full image catalog.

Step 2: Write Dockerfile

FROM rocker/r-ver:4.5.0

# Install system dependencies
# Group by purpose for clarity
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    # HTTP/SSL
    libcurl4-openssl-dev \
    libssl-dev \
    # XML processing
    libxml2-dev \
    # Git integration
    libgit2-dev \
    libssh2-1-dev \
    # Graphics
    libfontconfig1-dev \
    libharfbuzz-dev \
    libfribidi-dev \
    libfreetype6-dev \
    libpng-dev \
    libtiff5-dev \
    libjpeg-dev \
    # Utilities
    git \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install R packages
# Order: least-changing first for cache efficiency
RUN R -e "install.packages(c( \
    'remotes', \
    'devtools', \
    'renv' \
    ), repos='https://cloud.r-project.org/')"

# Set working directory
WORKDIR /workspace

# Copy renv files first (cache layer)
COPY renv.lock renv.lock
COPY renv/activate.R renv/activate.R

# Restore packages from lockfile
RUN R -e "renv::restore()"

# Copy project files
COPY . .

# Default command
CMD ["R"]

Got: Dockerfile builds successfully with docker build -t myproject .

If fail: If the build fails during apt-get install, check package names for the target distro (Debian). If renv::restore() fails, ensure renv.lock and renv/activate.R are copied before the restore step.

Step 3: Create .dockerignore

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

Got: .dockerignore excludes Git history, IDE files, local renv library, and build artifacts from the Docker context.

If fail: If the Docker build still copies unwanted files, verify .dockerignore is in the same directory as the Dockerfile and uses correct glob patterns.

Step 4: Build and Test

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

Got: Container starts with correct R version and all packages available. sessionInfo() output confirms the expected R version.

If fail: Check build logs for system dependency errors. Add missing -dev packages to the apt-get install layer.

Step 5: Optimize for Production

For production deployments, use multi-stage builds:

# Build stage
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()"

# Runtime stage
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"]

Got: Multi-stage build produces a smaller final image. Runtime stage contains only compiled R packages, not build tools.

If fail: If packages fail to load in the runtime stage, ensure the library path in COPY --from=builder matches where R installed packages. Check with R -e ".libPaths()" in both stages.

Validation

  • docker build completes without errors
  • Container starts and R session works
  • All required packages are available
  • .dockerignore excludes unnecessary files
  • Image size is reasonable for the use case
  • Rebuilds are fast when only code changes (layer caching works)

Pitfalls

  • Missing system dependencies: R packages with compiled code need -dev libraries. Check error messages during install.packages()
  • Layer cache invalidation: Copying all files before installing packages invalidates cache on every code change. Copy lockfile first.
  • Large images: Use rm -rf /var/lib/apt/lists/* after apt-get install. Consider multi-stage builds.
  • Timezone issues: Add ENV TZ=UTC or install tzdata for timezone-aware operations
  • Running as root: Add a non-root user for production: RUN useradd -m appuser && USER appuser

Examples

# Development container with mounted source
docker run --rm -it -v $(pwd):/workspace r-project:latest R

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

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

Related Skills

  • setup-docker-compose - orchestrate multiple containers
  • containerize-mcp-server - special case for MCP R servers
  • optimize-docker-build-cache - advanced caching strategies
  • manage-renv-dependencies - renv.lock feeds into Docker builds

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/caveman-lite/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