JinDaGe - container-mcp MCP Details

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README

🚀 容器化任务平台文档

这是一个容器化的任务执行平台（MCP），能为用户打造安全、隔离且可扩展的任务运行环境。平台借助 Docker 容器技术实现任务隔离与资源控制，还通过服务器发送事件（SSE）协议实时更新任务执行状态。

🚀 快速开始

当 MCP 服务启动后，可通过任何 MCP 客户端连接到该服务。默认情况下，服务运行在 http://localhost:8000 或配置文件中指定的地址。

注意： 在配置 MCP 客户端时，必须将目标地址设置为 http://127.0.0.1:<port>/sse（其中 <port> 为默认的 8000 端口或其他配置的端口）。路径 /sse 是用于服务器发送事件通信所必需的。

✨ 主要特性

任务隔离：每个任务都在独立的 Docker 容器中运行，确保任务之间互不影响。
资源限制：支持对 CPU、内存和磁盘空间进行硬性限制，防止资源滥用。
任务监控：提供实时的任务执行状态更新，并允许用户终止异常任务。
多租户支持：通过配置可以实现不同用户的资源隔离和权限控制。

📦 安装指南

快速安装

克隆项目仓库：

git clone https://github.com/yourusername/container-mcp.git
cd container-mcp

下载并安装 Docker：
- 在 Linux 系统上，使用官方脚本安装：
```
curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker
```
- 在 Windows 或 macOS 上，访问Docker 官网下载并安装。

启动并加入 DockerGroupName 组（仅限 Linux）：

sudo groupadd docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker

构建项目容器：
```
./bin/02-build-container.sh
```
配置运行环境：
```
./bin/03-setup-environment.sh
```
启动 MCP 服务：
```
./bin/04-run-container.sh
```

详细安装步骤

初始化项目：
```
./bin/01-init.sh
```
构建容器镜像：
```
./bin/02-build-container.sh
```
配置运行环境：
```
./bin/03-setup-environment.sh
```
启动 MCP 服务：
```
./bin/04-run-container.sh
```
运行测试（可选）：
```
./bin/05-run-tests.sh
```

💻 使用示例

基础用法

from mcp.client.sse import sse_client
from mcp import ClientSession
import asyncio

async def main():
    # 连接到MCP服务
    sse_url = "http://127.0.0.1:8000/sse"  # 或其他配置的端口
    
    # 初始化SSE客户端连接
    async with sse_client(sse_url) as client:
        # 创建MCP会话
        session = ClientSession(client)
        
        # 获取任务执行状态更新
        while True:
            update = await session.receive_update()
            print(f"接收到更新：{update}")

asyncio.run(main())

📚 详细文档

配置指南

MCP 支持通过环境变量进行配置，以下是常用配置项：

| 属性 | 详情 | |------|------| | MCP_HOST | MCP 服务监听的主机地址，默认值为 localhost | | MCP_PORT | MCP 服务监听的端口号，默认值为 8000 | | DOCKER_REGISTRY | 默认的容器镜像仓库，默认值为 dockerhub | | MAX_CPU | 每个任务的最大 CPU 核心数，默认值为 2 | | MAX_MEMORY | 每个任务的最大内存使用量，默认值为 4G | | MAX_STORAGE | 每个任务的最大磁盘空间，默认值为 10G | | TASK_ISOLATION | 是否启用任务隔离，默认值为 true |

示例配置

在运行 MCP 服务前，可以通过设置环境变量来调整其行为：

# 启用调试模式并指定镜像仓库
export MCP_DEBUG=true
export DOCKER_REGISTRY=private-registry:8080
./bin/04-run-container.sh

开发指南

环境准备

安装 Python 3.8 或更高版本：
- 在 Linux 上使用包管理器安装：
```
sudo apt-get install python3 python3-pip
```
- 在 Windows 和 macOS 上，访问Python 官网下载并安装。
安装项目依赖：
```
pip install -r requirements.txt
```

代码结构

项目的代码主要包含以下几个部分：

container_mcp/: 包含容器化任务的核心实现。
mcp_client/: 提供与 MCP 服务交互的客户端接口。
tasks/: 存放可执行的任务脚本或二进制文件。

开发流程