MCP Collection

🚀 MCP‑Collection

複数のModel‑Context‑Protocol (MCP) サーバーをパッケージ化したDockerイメージで、統一されたエントリーポイントを介して外部に公開されます。

🚀 クイックスタート

# マルチアーキテクチャのイメージを取得する
docker pull ghcr.io/erhardtconsulting/mcp‑collection:1.0.0

# 利用可能なMCPサーバーを一覧表示する（ヘルプ情報を表示）
docker run --rm ghcr.io/erhardtconsulting/mcp‑collection

# Gitサーバーを起動し、追加のパラメータを基になるCLIに渡す
docker run --rm -p 8080:8080 \
  ghcr.io/erhardtconsulting/mcp‑collection mcp-server-fetch --test

含まれるMCPサーバー

✨ 主な機能

• 1つのイメージ – 複数のサーバー：実行時に1つのパラメータで必要なMCPサーバーを選択できます。
• リモート対応、すぐに使える：組み込みの supergateway がサーバーの stdio インターフェイスをHTTP/SSEまたはWebSocketにブリッジします。
• Kubernetesを第一に考慮：組み込みのヘルスエンドポイント、非rootユーザー、および最小限のdistroless実行時層（≤80MB）を備えています。
• 確定的なビルド：uv.lock を使用してPythonの依存関係をロックし、実行時のインストールや許可を許可しません。

🐳 イメージのレイアウト

/mcp-collection
├── root
     ├── docker-entrypoint.sh # サーバーを選択して検証し、supergatewayを起動する
     ├── .venv/              # すべてのMCPサーバーの分離されたPython環境
     ├── node_modules/       # すべてのMCPサーバーの分離されたNode環境
     ├── pyproject.toml      # Python MCPサーバーの依存関係リスト
     └── package.json        # Node MCPサーバーの依存関係リスト

エントリーポイントは以下の手順を実行します：

1. 仮想環境（.venv）をアクティブ化します。
2. 固定のホワイトリスト (ALLOWED_SERVERS) を読み込みます。
3. ユーザーが提供したサーバー名を検証します。
4. supergateway --stdio "<server> [追加パラメータ]" を実行します。

☸️ Kubernetesのデプロイ例

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: mcp-collection
spec:
  selector:
    matchLabels: {app: mcp-collection}
  template:
    metadata:
      labels: {app: mcp-collection}
    spec:
      containers:
      - name: mcp
        image: ghcr.io/erhardtconsulting/mcp-collection:1.0.0
        args: ["mcp-server-kubernetes"]
        ports:
        - containerPort: 8080

🔒 セキュリティに関する注意事項

⚠️ 重要提示

イメージはデフォルトで非rootユーザーとして実行されます。シェルアクセスは許可されておらず、コンテナのセキュリティが確保されています。

📋 コントリビューションガイド

💡 使用建议

フォークとプルリクエストを歓迎します！ 提出する前に、CONTRIBUTING.md を読んでください。