# コンテナ化

RedisとMCPプロトコルを統合したコンテナ化サーバーの実装で、Redis操作インターフェイスとDockerサポートを提供します。

MCPサーバーは強力なディープラーニングモデルサーバーツールで、シェル実行、Ngrok接続、またはDockerコンテナを通じたデプロイをサポートし、さまざまな高度なAI技術を統合しています。

MCP-Mealprepは、Dockerに基づくMCPサーバー集合プロジェクトで、コンテナ化デプロイにより様々なAIツールとサービスを提供し、安全な更新と柔軟な拡張をサポートします。

Elfa MCPは多言語で実装されたプロジェクトで、PythonとTypeScriptのバージョンがあり、コンテナ化されたデプロイオプションを提供し、詳細なドキュメントが付属しています。

カスタムモデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づく簡単な計算機サービスで、基本的な算術演算をサポートし、Dockerコンテナ化デプロイを通じて提供されます。

このプロジェクトは、MCPプロトコルに基づくクライアントとサーバーの実装で、IP情報照会などの機能を含み、Dockerコンテナまたは開発コンテナを通じて実行できます。

AWS Boto3 MCPサーバーはPythonベースのMCPサービスで、AWS Python SDKのBoto3クライアントを通じてコードを実行し、AWSアカウントのリソースを監視および管理することを目的としています。サービスはフロントエンドのMCPサーバーとバックエンドのAWS LightSailコンテナアーキテクチャを採用しており、クライアントに有効なAWS認証情報を提供することでセキュリティを確保します。

このプロジェクトでは、チームが使用するMCPサーバーのデプロイ方法を研究しており、ローカル開発環境の設定とKubernetesコンテナ化デプロイを含み、チームで共有するAIツールサービスの実現方法を探っています。

このプロジェクトはSpring AIをベースとしたMCPサーバーで、活動作成、目標ルール設定、メールコンテンツ生成、活動スケジューリングなどのCRM活動管理機能を提供し、Dockerコンテナ化でデプロイされます。

BaseMcpServerは、DockerベースのMCPサーバーの基本イメージで、標準化されたPython環境とプロトコルサポートを提供し、MCPサービスの迅速な構築とデプロイに使用されます。

これはSearXNGに基づくMCPサーバーの実装プロジェクトで、AIエージェントに対してプライバシー保護された検索機能を提供します。プロジェクトはDockerコンテナ化でデプロイされ、SSEとStdioの2つの伝送プロトコルをサポートし、MCP互換のクライアントに簡単に統合できます。

MCPプロトコルを通じてメールの送受信機能を提供する、無インターフェースのGmailサーバー

KuberneteベースのMCPサービスデプロイメントプロジェクト

Tenor GIF APIにサービスを提供するMCPプロトコルサーバー

Model Context Protocolに基づくDocker管理サーバーで、自然言語インターフェースを通じてコンテナ管理機能を提供します

JBangとMCPサーバーに基づく多機能な計算と監視ツールセット

MCP-ChatBotは、モジュール式能力プロトコル(MCP)に基づくチャットボットアプリケーションで、コンテナ化アーキテクチャを通じて天気サービスとGPT - 4oモデルを統合し、自然言語対話機能を提供します。

ローカル認証不要のTwitter APIサーバーで、主要なTwitter操作機能を提供します

MetaTrader 5取引戦略の自動最適化とドキュメント生成システム

MCPコマンドサーバーは、リモートコマンド実行用の安全なJSON - RPC APIサービスで、コマンドパターンフィルタリング、コンテナ化デプロイ、自己文書化機能を備えています。

MCPオブシディアンDockerは、コンテナ化されたObsidianサーバーで、Local REST APIプラグインを介してObsidianとやり取りし、便利なノート管理インターフェイスを提供します。

このプロジェクトは、Model Context Protocol (MCP)サービスのKubernetesデプロイ構成で、Dockerイメージのビルド、Azureコンテナレジストリへのプッシュ、およびK8sクラスターへのデプロイの流れが含まれており、ヘルスチェック、監視、およびセキュリティ保護をサポートしています。

Model Context Protocol Daemonは、MCPサーバーを管理するためのツールで、高速インストール、複数インスタンス管理などの機能をサポートしています。

このプロジェクトは、pyATSとGenieに基づくMCPサーバーを実装し、JSON - RPC 2.0プロトコルを通じて構造化、モデル駆動型のネットワーク機器とのやり取り機能を提供します。安全なCLIコマンドの実行、設定変更、およびデータ収集をサポートし、コンテナ化またはLangGraph統合シナリオに適しています。

安全なAPIキー管理とnpmパッケージインストールサービス

軽量なMCPサーバーの実装で、SSEを通じてカスタムツールを公開し、AIクライアントに統合できます。

pyATSに基づくMCPサーバーは、JSON - RPC 2.0プロトコルを通じて構造化されたネットワーク機器のやり取りを実現します。

OpenAPI Schemaに基づいてメソッドスタブを生成するMCPツールのプロトタイプで、コンテナ化デプロイをサポートしています。

Model Context Protocolに基づくDocker管理サービスで、自然言語インターフェースを通じてコンテナ管理機能を提供し、コンテナ化デプロイとリソース管理をサポートします。

Dockerを使用してテストプロジェクトをビルドおよび実行する設定