docker/mcp-gateway

解決的問題

本專案提供了一種統一的方式來管理與部署 Model Context Protocol (MCP) 伺服器。它消除了手動管理多個隔離 MCP 伺服器生命週期的繁瑣，處理認證（金鑰與 OAuth），並確保 VS Code、Cursor 和 Claude Desktop 等不同 AI 客戶端之間的一致性工具發現。

運作方式

它採用網關模式，AI 客戶端連接到單一的 MCP 網關，該網關隨後將請求路由至作為隔離 Docker 容器執行的各個 MCP 伺服器。此工具以 Docker CLI 插件（docker mcp）的形式提供，允許使用者將伺服器組織成「設定檔」（相關伺服器的群組），並透過基於 OCI 的目錄進行管理。

適用對象

使用 MCP 相容 AI 客戶端，並希望以安全、容器化的方式管理其 LLM 的多個外部資料來源與工具，而無需手動設定每個客戶端的開發者。

主要亮點

• 基於容器的隔離：在 Docker 容器中執行 MCP 伺服器，確保安全性與隔離性。
• 統一介面：為 AI 模型提供單一網關，以存取多個伺服器。
• 金鑰與 OAuth：與 Docker Desktop 的金鑰管理整合，並提供內建的 OAuth 流程用於服務認證。
• 設定檔管理：支援透過 OCI 倉儲對伺服器設定進行分組、匯出與分享。
• 動態發現：自動從執行中的伺服器發現工具、提示與資源。