docker mcp 의 특징과 사용법

docker mcp 의 특징과 사용법을 정리

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Docker MCP는 Model Context Protocol(MCP)을 Docker 환경과 통합한 서버/도구로, AI 에이전트가 Docker 컨테이너, 볼륨, 네트워크를 자연어로 관리할 수 있게 합니다. 사용자의 Docker Compose와 Portainer 경험을 고려하면, 이 도구는 기존 워크플로우를 AI 자동화로 확장하는 데 적합합니다.​

주요 특징

MCP 서버는 컨테이너 생성/삭제/인스펙션, 볼륨 관리, 네트워크 제어를 표준화된 프로토콜로 제공하며, Docker 컨테이너화로 보안 격리와 일관된 런타임을 보장합니다. 게이트웨이 구조를 통해 여러 MCP 도구를 하나의 서버로 관리하고, Claude, Cursor, VS Code 같은 클라이언트와 호환됩니다. 특히 Docker Hub 통합으로 이미지 검색/풀/Push를 AI가 자동화할 수 있습니다.​

설치 방법

Docker가 설치된 환경에서 MCP 서버 이미지를 실행합니다. 예: docker run -i --rm mcp/puppeteer 또는 Docker Compose로 워크스페이스 마운트. Docker Hub MCP의 경우, app.docker.com에서 사용자 이름과 PAT(개인 액세스 토큰)을 발급받아 클라이언트 설정에 입력합니다. Rocky Linux 9.5에서 docker compose 플러그인을 이미 사용 중이므로, docker compose up -d로 간단히 배포 가능합니다.​

사용법

클라이언트(Cursor 등)에서 MCP 서버 URL과 인증 정보를 등록한 후, 에이전트 모드로 전환해 자연어 명령 사용: “nginx 컨테이너 실행해” 또는 “Docker Hub 저장소 목록 보여줘”. mcp-server-docker는 컨테이너 인스펙션과 디버깅에 강하며, 게이트웨이로 여러 도구 동적 로드. 테스트: 채팅 패널에서 “list docker containers” 명령으로 확인.​

활용 예시

  • 컨테이너 관리: AI가 “새 Postgres 컨테이너 생성” 명령으로 자동 배포.​

  • 원격 운영: Portainer와 연계해 리모트 Docker 제어 강화.​

  • 보안 설정: 읽기 전용 마운트와 환경 변수로 API 키 보호.docker mcp 의 특징과 사용법**Docker MCP(Model Context Protocol)**는 AI 모델이 로컬 환경이나 외부 도구에 안전하고 쉽게 접근할 수 있도록 Docker가 제공하는 인터페이스 및 툴킷입니다. 2025년 기준, Docker Desktop에 통합되어 AI 에이전트(Claude, Cursor 등)가 사용자의 개발 환경을 직접 제어하거나 데이터를 가져오는 기능을 혁신적으로 간소화했습니다.

  • 1. Docker MCP의 주요 특징

    • 환경 격리 및 보안: MCP 서버가 Docker 컨테이너 내에서 실행되므로, AI가 실행하는 코드가 로컬 시스템에 직접 영향을 주지 않도록 격리됩니다.

    • 통합 관리(Gateway): 여러 개의 MCP 서버(GitHub, PostgreSQL, Slack 등)를 일일이 설정할 필요 없이, Docker가 제공하는 하나의 ‘Gateway’를 통해 AI 클라이언트에 연결할 수 있습니다.

    • 간편한 설치(Catalog): Docker Desktop 내의 ‘MCP Catalog’에서 필요한 도구를 검색하고 클릭 한 번으로 설치할 수 있습니다.

    • OAuth 지원: GitHub, Notion 등 외부 서비스 연동 시 복잡한 API 키 설정 대신, 브라우저 로그인을 통한 OAuth 인증을 지원합니다.

    • 플랫폼 독립성: 동일한 Docker 기반 MCP 설정을 Claude Desktop, Cursor, VS Code 등 다양한 AI 도구에서 공통으로 사용할 수 있습니다.

    2. 사용 방법 (Docker Desktop 기준)

    1단계: 기능 활성화

    1. Docker Desktop을 최신 버전으로 업데이트합니다.

    2. Settings(설정) > Beta Features로 이동합니다.

    3. Enable Docker MCP Toolkit 옵션을 체크하고 Apply & Restart를 클릭합니다.

    2단계: MCP 서버 설치 (Catalog 이용)

    1. 사이드바에서 MCP Toolkit 탭을 선택합니다.

    2. Catalog에서 필요한 서버(예: GitHub Official, PostgreSQL, Google Maps 등)를 찾아 + 버튼을 눌러 설치합니다.

    3. 필요한 경우 Configuration 탭에서 API 키를 입력하거나 OAuth 인증을 진행합니다.

    3단계: AI 클라이언트(Claude, Cursor 등) 연결

    1. MCP Toolkit > Clients 탭으로 이동합니다.

    2. 사용 중인 AI 도구(예: Claude Desktop, Cursor) 옆의 Connect 버튼을 클릭합니다.

      • 이 과정에서 해당 프로그램의 설정 파일(예: claude_desktop_config.json)에 Docker Gateway 정보가 자동으로 추가됩니다.

    3. 해당 AI 도구를 재시작합니다.

    4단계: 실전 활용 (예시)

    AI 채팅창에 다음과 같이 요청해 보세요:

    • “내 GitHub 저장소 목록을 보여줘.”

    • “로컬 DB에서 최근 5개의 사용자 로그를 가져와서 요약해줘.”

    • “현재 폴더의 구조를 기반으로 docker-compose.yml 파일을 만들고 실행해줘.”

    3. 고급 사용자용: CLI 명령어

    터미널을 선호한다면 Docker CLI를 통해 직접 관리할 수도 있습니다.

    • 서버 활성화: docker mcp server enable <server-name>

    • OAuth 인증: docker mcp oauth authorize <server-name>

    • 게이트웨이 실행: docker mcp gateway run

    [!TIP] 왜 사용하나요? 기존에는 AI에게 파일을 읽게 하려면 복잡한 파이썬 스크립트를 짜거나 보안 위험을 감수해야 했지만, Docker MCP를 쓰면 보안이 보장된 컨테이너 환경에서 AI가 “손과 발”을 얻게 되는 것과 같습니다.

    ## CMD

### gemini mcp list