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MCP Container Tools

MCP Server

一个为Docker、Kubernetes和Azure Application Insights提供高级日志过滤和监控功能的Model Context Protocol(MCP)服务器。

工具数

0

提示词数

0

GitHub Stars

0

资源数

0
容器管理开发工具PythonClaudeClaude

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

作者 / 组织

simseksem

提供方

simseksem

最后核验

2026/5/17 20:20

快速接入

先看主来源和安装命令,再打开仓库或文档;下面只保留这个条目的关键接入事实。

命令预览

pip install mcp-container-tools

详细介绍

🐳 MCP容器工具

](https://pypi.org/project/mcp-container-tools/) ![Python 3.11+](https://www.python.org/downloads/) ![License: MIT](https://opensource.org/licenses/MIT) ![MCP](https://modelcontextprotocol.io/)

用于Docker、Kubernetes和Azure Application Insights的模型上下文协议(MCP)服务器,具有高级日志过滤和监控功能。

✨ 特性

  • 🐳 码头工人 --容器日志、检查、执行、列出容器
  • 🐙 Docker Compose --服务日志,启动/停止/重启服务
  • ☸️ 库贝内特斯 --Pod日志、部署日志、事件、exec到Pod
  • ☁️ Azure应用洞察 --异常、跟踪、请求、指标
  • 🔍 日志筛选 --按日志级别、正则表达式模式、排除模式过滤
  • 🌐 远程支持 --通过SSH或TCP连接到远程Docker主机

📋 需求

要求版本必需
🐍 Python3.11+全部
🐳 Docker最新Docker工具
☸️ kubectl最新Kubernetes工具
☁️ Azure CLI最新Azure工具(可选)

🚀 安装

📦 快速安装(推荐)

# Basic installation
pip install mcp-container-tools

# With Azure Application Insights support
pip install mcp-container-tools[azure]

🐙 从GitHub安装

# Latest version from GitHub
pip install git+https://github.com/simseksem/mcp-container-tools.git

# With Azure support
pip install "mcp-container-tools[azure] @ git+https://github.com/simseksem/mcp-container-tools.git"

🔧 从源代码安装(用于开发)

git clone https://github.com/simseksem/mcp-container-tools.git
cd mcp-container-tools
pip install -e ".[all]"

✅ 验证安装

mcp-server --help

⚙️ 配置

🖥️ 克劳德桌面版

添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS)或 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{
  "mcpServers": {
    "container-tools": {
      "command": "/path/to/mcp-container-tools/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server.server"],
      "env": {
        "AZURE_LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_ID": "your-workspace-id",
        "AZURE_APP_INSIGHTS_RESOURCE_ID": "/subscriptions/.../resourceGroups/.../providers/microsoft.insights/components/..."
      }
    }
  }
}

💻 克劳德代码

添加到 ~/.claude/settings.json 或创建 .mcp.json 在您的项目中:

{
  "mcpServers": {
    "container-tools": {
      "command": "/path/to/mcp-container-tools/.venv/bin/python",
      "args": ["-m", "mcp_server.server"]
    }
  }
}

☁️ Azure身份验证

Azure工具使用 DefaultAzureCredential 它支持:

  • Azure命令行界面(az login)
  • 环境变量
  • 管理身份
  • Visual Studio Code
# Easiest: Login with Azure CLI
az login

📖 使用示例

🐳 码头工人

# Read container logs
docker_logs(container="my-app", tail=100)

# Read logs from last 30 minutes
docker_logs(container="my-app", since="30m")

# Filter by log level (only errors and above)
docker_logs(container="my-app", min_level="error")

# Search for patterns
docker_logs(container="my-app", pattern="timeout|connection refused")

# Exclude health checks
docker_logs(container="my-app", exclude_pattern="GET /health")

# Remote Docker host via SSH
docker_logs(container="my-app", host="ssh://user@server.com")

# List containers
docker_ps(all=True)

🐙 Docker Compose

# Read service logs
compose_logs(service="api", tail=200)

# Read all services logs
compose_logs(project_dir="/path/to/project")

# Service management
compose_up(service="api", project_dir="/path/to/project")
compose_down(project_dir="/path/to/project")
compose_restart(service="api")

☸️ 库贝内特斯

# Read pod logs
k8s_logs(pod="api-7d4b8c6f9-x2k4m", namespace="production")

# Read logs from all pods in a deployment
k8s_deployment_logs(deployment="api", namespace="production")

# Filter logs
k8s_logs(pod="api-*", min_level="warn", pattern="database")

# Use different context
k8s_logs(pod="my-pod", context="production-cluster", namespace="backend")

# List pods
k8s_pods(namespace="all", selector="app=api")

# Get events
k8s_events(namespace="production")

# Execute command in pod
k8s_exec(pod="api-xyz", command="printenv", namespace="production")

☁️ Azure应用洞察

# Query exceptions from last hour
azure_exceptions(timespan="PT1H", limit=50)

# Get only critical exceptions
azure_exceptions(severity="critical", search="NullReference")

# Query application traces
azure_traces(timespan="PT1H", severity="error")

# Query HTTP requests
azure_requests(timespan="PT1H", failed_only=True)

# Get slow requests (>1 second)
azure_requests(min_duration_ms=1000, limit=20)

# Query external dependencies (SQL, HTTP, etc.)
azure_dependencies(timespan="PT1H", failed_only=True, type_filter="SQL")

# Get metrics
azure_metrics(metric_name="requests/count", timespan="P1D", interval="PT1H")

# Query availability test results
azure_availability(timespan="P1D", failed_only=True)

# Run custom Kusto query
azure_query(query="""
    requests
    | where success == false
    | summarize count() by bin(timestamp, 1h), resultCode
    | order by timestamp desc
""", timespan="P1D")

🔍 日志筛选选项

所有日志工具都支持这些过滤选项:

选项描述示例
min_level最低日志级别"error", "warn", "info"
pattern正则表达式包括`"error\exception"`
exclude_pattern要排除的正则表达式"health.*check"
context_lines比赛周围的线条5

支持的日志级别: tracedebuginfowarnerrorfatal

⏱️ 时间跨度格式(Azure)

Azure工具使用ISO 8601持续时间格式:

格式持续时间
PT1H1小时
PT30M30分钟
P1D1天
P7D7天

🛠️ 可用工具

🐳 Docker工具

工具说明
docker_logs📄 通过过滤读取容器日志
docker_ps📋 列出容器
docker_inspect🔎 获取容器详细信息
docker_exec⚡ 在容器中执行命令

🐙 Docker编写工具

工具说明
compose_logs📄 读取服务日志
compose_ps📋 列出服务
compose_up▶️ 启动服务
compose_down⏹️ 停止服务
compose_restart🔄 重新启动服务

☸️ Kubernetes工具

工具说明
k8s_logs📄 读取pod日志
k8s_deployment_logs📚 读取部署日志
k8s_pods📋 列出Pod
k8s_describe🔎 描述吊舱
k8s_exec⚡ 在pod中执行
k8s_events📢 获取活动
k8s_contexts🌐 列出上下文

☁️ Azure应用洞察工具

工具说明
azure_query🔍 运行自定义Kusto查询
azure_exceptions❌ 查询应用程序异常
azure_traces📝 查询应用程序跟踪
azure_requests🌐 查询HTTP请求
azure_dependencies🔗 查询外部依赖关系
azure_metrics📊 查询指标
azure_availability✅ 查询可用性测试

👨‍💻 发展

安装开发依赖项

pip install -e ".[all]"

运行测试

pytest

过梁和类型检查

ruff check .
mypy src/

📁 项目结构

mcp-container-tools/
├── 📂 src/mcp_server/
│   ├── 📄 __init__.py
│   ├── 📄 server.py               # Main server entry point
│   ├── 📂 tools/
│   │   ├── 🐳 docker.py           # Docker tools
│   │   ├── 🐙 docker_compose.py   # Compose tools
│   │   ├── ☸️ kubernetes.py        # K8s tools
│   │   ├── ☁️ azure_insights.py    # Azure App Insights
│   │   └── 📁 file_operations.py  # File tools
│   ├── 📂 resources/
│   │   ├── ⚙️ config.py           # Config resources
│   │   └── 📊 data.py             # Data resources
│   ├── 📂 prompts/
│   │   └── 📝 templates.py        # Prompt templates
│   └── 📂 utils/
│       └── 🔍 log_filter.py       # Log filtering
├── 📂 tests/
├── 📄 pyproject.toml
└── 📄 README.md

🔐 环境变量

变量描述
AZURE_LOG_ANALYTICS_WORKSPACE_IDAzure日志分析工作区ID
AZURE_APP_INSIGHTS_RESOURCE_IDAzure应用程序洞察资源ID

📄 许可证

MIT许可证-请参阅 许可证 了解详情。

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目录标签

目录标签

容器管理开发工具PythonClaude本地部署日志过滤云监控DevOps

支持客户端

Claude

接入字段

传输方式(transport,传输协议)

stdio

鉴权方式(authType,认证方式)

session

工具数量(toolCount,工具数)

0

资源数量(resourceCount,资源数)

0

提示词数量(promptCount,提示词数)

0

权限和风险

stdiosession部署方式未说明

接入前请确认传输方式、认证方式和部署位置,并根据实际工具能力限制访问范围。

安装前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

来源信息

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