Docker 正在通过集成模型上下文协议（MCP）来增强其平台的安全性。 通过与 Docker Desktop 的集成，将为企业开发人员提供强大的代理 AI 框架，并具有可定制的安全控制。
模型上下文协议简介以及 Docker 的作用
模型上下文协议（MCP）是由领先的 AI 模型开发商 Anthropic 牵头的一项倡议，目前正在整个行业内获得关注。 它已经获得了 OpenAI、Microsoft 和 Google 等主要参与者的支持。 Docker Inc. 是最新加入这一运动的公司，致力于该协议，该协议旨在标准化 AI 代理与各种数据源和工具的连接。 由大型语言模型驱动的 AI 代理旨在自主执行任务和管理工作流程。
Docker 即将推出的 MCP Catalog 和 Toolkit 准备彻底改变开发人员与 AI 代理交互的方式。 这些工具将在 Docker Hub 中提供精选的 MCP 服务器集合，并与企业开发人员的工作流程无缝集成。
增强的安全功能
Docker 的 MCP 集成的主要好处之一是它带来了增强的安全性。 虽然 MCP 本身缺乏企业级访问控制，但 Docker 的 MCP Toolkit 将为 Docker MCP Catalog 纳入注册表和映像访问管理控制。 此目录将包含基于 Docker Hub 构建的精选 MCP 服务器，并为 HashiCorp Vault 等密钥管理工具提供可插入的支持。
这种集成至关重要，正如 The Field CTO 的独立分析师 Andy Thurai 指出的那样，许多组织都在争先恐后地部署 MCP 服务器和目录。 Docker 的方法脱颖而出，因为它在 Docker 容器中执行隔离的代码，从而确保对多语言脚本、依赖项管理、错误处理和容器生命周期操作的支持。
此功能对于需要安全、隔离的环境来执行不受信任或实验性代码的开发人员而言尤其有价值。 随着安全研究人员发现了协议中可能被利用的潜在漏洞，而没有第三方强化支持，对这种安全措施的需求变得越来越明显。 为了回应，来自 AWS 和 Intuit 的研究人员提出了零信任安全框架来解决这些问题。
MCP 和 Agentic AI 的现状
重要的是要注意，MCP 仍处于实验阶段。 该协议目前由 Anthropic 管理，尽管该公司已表示有兴趣将来将该项目捐赠给开源基金会。 代理 AI 领域也相对较新。 虽然单个 AI 代理可用于特定任务，但代理 AI 所需的基础设施仍在开发中。
尽管处于早期阶段，但 Enterprise Strategy Group（现为 Omdia 的一部分）的分析师 Torsten Volk 认为 Docker 应该优先建立对 MCP 的支持。
Docker 的战略优势
Volk 认为 Docker 应该努力成为第一个开发 MCP 服务器生态系统的公司，该生态系统使开发人员能够轻松地将各种工具和数据 API 集成到他们的应用程序中。 这将缓解对安全性的担忧以及编写自定义代码的需求。 通过利用 Docker Hub 作为映像注册表，开发人员可以使用 MCP 目录来增强其应用程序的高级 AI 驱动功能，从而使 Docker Desktop 成为更不可或缺的工具。
Docker Desktop 用户的最终好处在于 Docker 能够吸引第三方 MCP 服务器并通过 Docker Hub 使它们易于使用。 这将使开发人员能够轻松地发现和组合这些资源以创建创新应用程序。
Docker MCP 目录
目前，Docker MCP 目录包含 100 多个 AI 工具的客户端列表，包括 Docker AI Agent、Anthropic 的 Claude 以及集成的 AI 开发环境（如 Cursor、Visual Studio Code 和 Windsurf）。 启动合作伙伴包括 Elastic、Grafana Labs 和 New Relic。
但是，Thurai 强调 Docker 需要扩展其合作伙伴列表以确保其 MCP 工具的成功。
Docker 的生命周期管理
Docker 的 MCP 生命周期管理具有多个优势，包括防止资源泄漏和优化生产环境中的基础设施成本。 其多语言支持确保与任何环境和首选工具的兼容性。 但是，Thurai 指出，Docker 的合作伙伴生态系统仍然相对较弱，并希望该公司能够吸引足够的兴趣以使其对其开发人员受众具有吸引力。
深入研究模型上下文协议
模型上下文协议（MCP）代表着在标准化 AI 代理与数据和工具的交互方面迈出的重要一步。 该协议由 Anthropic 倡导，并得到 OpenAI、Microsoft 和 Google 等行业巨头的支持，旨在创建一个统一的框架，以简化 AI 代理集成到各种环境中的过程。 Docker 采用 MCP 证明了其致力于促进创新和增强其开发者社区的能力。
MCP 的核心原则
MCP 的核心旨在解决将 AI 代理连接到各种数据源和工具相关的挑战。 通过建立标准规范，MCP 旨在简化开发过程、降低复杂性并促进互操作性。 这使开发人员能够专注于构建智能应用程序，而不会因数据集成的复杂性而陷入困境。
Docker 的 MCP 集成的关键组件
Docker 的 MCP 集成涉及两个主要组件：Docker MCP Catalog 和 Docker MCP Toolkit。
- Docker MCP Catalog： 此精选目录托管在 Docker Hub 上，提供 MCP 服务器的集中存储库。 这些服务器提供了一系列 AI 驱动的功能，使开发人员可以轻松发现它们并将它们集成到他们的应用程序中。
- Docker MCP Toolkit： 此工具包为开发人员提供了在 Docker 生态系统中构建、部署和管理 MCP 服务器所需的工具和资源。 它包括诸如注册表和映像访问管理控制之类的功能，以及对密钥管理工具的可插入支持。
MCP 集成对开发人员的好处
Docker 的 MCP 集成为开发人员提供了几个引人注目的好处：
- 简化的集成： MCP 简化了将 AI 代理集成到应用程序中的过程，从而降低了开发所需的复杂性和时间。
- 增强的安全性： Docker 的 MCP Toolkit 提供了强大的安全控制，可保护敏感数据并确保 AI 代理的完整性。
- 提高互操作性： MCP 促进了不同 AI 代理和数据源之间的互操作性，使开发人员可以创建更强大和通用的应用程序。
- 访问丰富的生态系统： Docker MCP Catalog 提供了对各种 AI 驱动工具和服务的访问，使开发人员可以利用 AI 的最新进展。
解决安全问题
与任何新兴技术一样，安全性是最重要的问题。 MCP 在其初始形式中缺乏全面的企业级访问控制，从而引起了对潜在漏洞的担忧。 Docker 通过在其 MCP Toolkit 中整合强大的安全功能来解决这些问题，包括注册表和映像访问管理控制。 这些控制确保只有授权用户才能访问和修改 AI 代理和数据，从而降低未经授权的访问和数据泄露的风险。
MCP 和 Agentic AI 的未来
MCP 仍处于开发的早期阶段，但对于 AI 的未来而言，它具有巨大的潜力。 随着协议的成熟并获得更广泛的采用，它可能会成为代理 AI 的基石，从而使开发人员能够创建越来越智能和自主的应用程序。
Docker 对 MCP 的承诺证明了其对软件开发未来的愿景。 通过采用此协议，Docker 正在使开发人员能够利用 AI 的强大功能并创建解决现实世界挑战的创新解决方案。
竞争格局和 Docker 的战略
在快速发展的 AI 和云计算领域，Docker 集成模型上下文协议（MCP）标志着一项战略举措，旨在保持其相关性并吸引开发人员。 为了充分理解此决策的重要性，至关重要的是要分析正在发挥作用的竞争态势以及 Docker 如何在此复杂生态系统中定位自己。
主要参与者及其策略
- Anthropic： 作为 MCP 的发起者，Anthropic 正在推动 AI 代理交互的标准化。 他们的重点是创建一个统一的框架，以简化集成并促进互操作性。
- OpenAI、Microsoft 和 Google： 这些技术巨头正在积极支持 MCP，认识到其具有加速 AI 代理采用的潜力。 他们正在将 MCP 集成到各自的平台和服务中，从而进一步巩固其作为标准的地位。
- Cloudflare、Stytch 和 Auth0： 这些公司正在为 MCP 提供身份和访问管理解决方案，从而解决最初的安全问题并启用企业级访问控制。
Docker 独特的价值主张
Docker 的 MCP 集成通过几个关键功能来区分自己：
- Docker MCP Catalog： 此精选目录提供了一个 MCP 服务器的集中存储库，使开发人员可以轻松地发现 AI 驱动的功能并将它们集成到他们的应用程序中。
- Docker MCP Toolkit： 此工具包为开发人员提供了在 Docker 生态系统中构建、部署和管理 MCP 服务器所需的工具，包括强大的安全控制。
- 隔离的代码执行： Docker 的 MCP 服务器在 Docker 容器中执行隔离的代码，从而确保对多语言脚本、依赖项管理、错误处理和容器生命周期操作的支持。
Docker 的战略优势
- 生态系统利用： Docker 庞大的开发人员和合作伙伴生态系统为 MCP 的采用提供了坚实的基础。 通过将 MCP 集成到 Docker Desktop 和 Docker Hub 中，Docker 使开发人员更容易访问和利用 AI 代理。
- 安全焦点： Docker 对安全性的强调，尤其是通过 Docker MCP Toolkit，解决了 AI 领域中的一个关键问题。 通过提供强大的安全控制，Docker 正在建立信任并鼓励 MCP 的采用。
- 开发人员体验： Docker 对简化开发人员体验的承诺在其 MCP 集成中显而易见。 通过提供精选的目录、全面的工具包和隔离的代码执行，Docker 使开发人员更容易构建和部署 AI 驱动的应用程序。
挑战与机遇
- 合作伙伴生态系统： 正如 Andy Thurai 指出的那样，Docker 的 MCP 合作伙伴生态系统仍然相对较弱。 扩展此生态系统对于推动 MCP 的采用并确保其长期成功至关重要。
- 市场教育： 许多开发人员可能不熟悉 MCP 及其好处。 Docker 需要向市场宣传 MCP 的价值以及它如何简化 AI 驱动应用程序的开发。
- 开源治理： Anthropic 潜在地将 MCP 捐赠给开源基金会可能会进一步加速其采用并促进 AI 社区内的协作。
Docker 的 MCP 实现的技术基础
为了充分掌握 Docker 的模型上下文协议（MCP）集成的重要性，有必要深入研究支撑其实现的技术细节。 了解这些技术方面将使人们更清楚地了解 Docker 如何增强安全性、简化开发并在 AI 领域中促进创新。
Docker 容器和隔离执行
Docker 的 MCP 实现的核心在于容器化的概念。 Docker 容器为运行应用程序提供了一个轻量级、可移植且隔离的环境。 每个容器都封装了应用程序在不同环境中无缝运行所需的所有必要依赖项、库和配置。
在 MCP 的上下文中，Docker 容器在为执行 AI 代理提供安全且隔离的环境中发挥着至关重要的作用。 通过在每个 AI 代理中运行其自己的容器，Docker 确保它不会干扰其他代理或主机系统。 当处理不受信任或实验性代码时，这种隔离尤为重要，因为它减轻了安全漏洞和系统不稳定的风险。
Docker Hub 和 MCP 目录
Docker Hub 充当 Docker 映像的中央存储库，这些映像本质上是 Docker 容器的快照。 托管在 Docker Hub 上的 Docker MCP Catalog 提供 MCP 服务器的精选集合，每个服务器都打包为 Docker 映像。
该目录简化了发现 AI 代理并将它们集成到应用程序中的过程。 开发人员可以轻松浏览目录，找到满足其需求的 AI 代理，并下载相应的 Docker 映像。 下载后，可以轻松地在 Docker 容器中部署和运行这些映像。
Docker MCP Toolkit 和安全控制
Docker MCP Toolkit 为开发人员提供了一套全面的工具，用于在 Docker 生态系统中构建、部署和管理 MCP 服务器。 此工具包的一个关键组件是其强大的安全控制。
这些控件包括：
- 注册表访问管理： 此功能允许管理员控制哪些用户和组有权访问 Docker 注册表，从而防止未经授权访问敏感的 AI 代理。
- 映像访问管理： 此功能允许管理员控制哪些用户和组可以提取和运行 Docker 映像，从而确保仅部署授权的代理。
- 密钥管理集成： Docker MCP Toolkit 与流行的密钥管理工具（如 HashiCorp Vault）集成，从而使开发人员可以安全地存储和管理敏感凭据和 API 密钥。
多语言支持和依赖项管理
Docker 的 MCP 实现支持广泛的编程语言和依赖项管理工具。 这种灵活性使开发人员可以使用他们最熟悉的语言和工具，而不会受到 MCP 协议的限制。
Docker 容器确保 AI 代理的所有必要依赖项都包含在容器中，从而消除了依赖项冲突的风险，并确保代理在任何环境中都能正确运行。
错误处理和容器生命周期操作
Docker 提供了强大的错误处理和容器生命周期管理功能。 如果 AI 代理遇到错误，Docker 可以自动重新启动容器，从而确保代理保持可用。
Docker 还提供了用于管理容器生命周期的工具，包括创建、启动、停止和删除容器。 这使开发人员可以轻松地管理和扩展其 AI 代理部署。
对企业开发人员的影响
Docker 集成模型上下文协议（MCP）对企业开发人员具有深远的影响，简化了工作流程，增强了安全性，并释放了 AI 驱动应用程序中的新可能性。 让我们研究一下此集成影响企业开发实践的关键方式。
简化的 AI 集成
- 简化的工作流程： MCP 简化了将 AI 代理集成到现有应用程序中的过程。 开发人员可以轻松地合并预构建的 AI 模型和功能，而无需处理复杂的配置或兼容性问题。
- 集中式目录： Docker MCP Catalog 充当发现和访问 AI 代理的集中式中心。 此精选存储库消除了搜索不同来源的需求，从而节省了开发人员宝贵的时间和精力。
- 一致的环境： Docker 容器保证了 AI 代理的一致执行环境，而与底层基础架构无关。 这消除了“它在我的机器上工作”的问题，并确保了跨开发、测试和生产环境的可靠性能。
增强的安全性态势
- 隔离执行： Docker 容器为 AI 代理提供了隔离的执行环境，从而阻止它们干扰其他应用程序或访问敏感数据。 这种隔离对于减轻安全风险并确保数据隐私至关重要。
- 访问控制： Docker 的访问控制机制允许企业根据角色和权限来限制对 AI 代理的访问。 这可以防止未经授权的用户访问或修改敏感的 AI 模型或数据。
- 密钥管理： 与密钥管理工具（如 HashiCorp Vault）的集成使开发人员可以安全地存储和管理敏感凭据和 API 密钥。 这可以防止在代码中对密钥进行硬编码，从而降低了暴露的风险。
加速开发周期
- 降低复杂性： MCP 简化了构建和部署 AI 驱动应用程序的过程，从而降低了开发所需的复杂性和时间。
- 可重用性： Docker 映像可以轻松地在不同的项目和环境中重用，从而促进了代码重用并加速了开发周期。
- 协作： Docker 通过提供一个共享平台来构建、测试和部署 AI 代理，从而促进了开发人员之间的协作。
改进的可扩展性和可靠性
- 可扩展性： Docker 容器可以轻松地向上或向下扩展以满足不断变化的需求，从而确保 AI 驱动的应用程序可以处理峰值负载。
- 弹性： Docker 的自我修复功能会在发生故障时自动重新启动容器，从而确保高可用性和弹性。
- 资源优化： Docker 通过允许多个容器共享相同的基础架构来优化资源利用率，从而降低了成本并提高了效率。
增强的创新
- 实验： Docker 提供了一个安全且隔离的环境，用于试验新的 AI 模型和技术。 这鼓励开发人员探索创新的解决方案，而无需担心会中断现有系统。
- 生态系统： Docker 生态系统提供了广泛的工具和资源，用于构建和部署 AI 驱动的应用程序。 这促进了创新并使开发人员能够创建尖端解决方案。
- 社区： Docker 社区提供了一个支持性的环境，供开发人员共享知识、协作处理项目以及相互学习。
未来趋势和影响
Docker 采用模型上下文协议（MCP）标志着以 AI 驱动的应用程序开发格局发生了一个关键转变。 展望未来，出现了几个关键趋势和影响，这些趋势和影响塑造了企业构建、部署和管理智能解决方案的未来。
代理 AI 的兴起
- 自主代理： MCP 为代理 AI 奠定了基础，其中 AI 代理自主运行以执行复杂的任务和工作流程。 这种趋势将导致更智能和自我管理的应用程序。
- 分散的智能： AI 代理将分布在各种环境中，从云到边缘，从而实现分散的智能和实时决策。
- 人机协作： AI 代理将增强人类的能力，从而自动化重复性任务并提供见解以增强决策。
增强的安全性和信任
- 零信任安全： 像零信任模型这样的安全框架对于保护 AI 代理和数据至关重要。
- 可解释的 AI： 可解释的 AI（XAI）技术对于通过提供对其决策过程的见解来建立对 AI 代理的信任至关重要。
- 数据隐私： 数据隐私法规将推动对隐私保护 AI 技术的需求，例如联邦学习和差分隐私。
AI 的民主化
- 低代码/无代码 AI： 低代码/无代码平台将使公民开发人员能够构建和部署 AI 驱动的应用程序，而无需广泛的编码专业知识。
- AI 即服务： 基于云的 AI 服务将提供对预先训练的 AI 模型和工具的访问，从而使各种规模的企业都可以更轻松地访问 AI。
- 开源 AI： 开源 AI 框架和工具将继续推动 AI 社区的创新和协作。
边缘 AI 和 IoT 集成
- 边缘计算： AI 代理将部署在边缘设备上，从而可以更接近源进行实时数据处理和决策。
- IoT 集成： AI 将与物联网（IoT）集成，从而实现 IoT 设备和系统的智能自动化和优化。
- 智慧城市： AI 驱动的解决方案将改变城市环境，改善交通管理、能源效率和公共安全。
开发人员不断变化的角色
- AI 增强的开发： AI 工具将协助开发人员执行各种任务，例如代码生成、测试和调试。
- AI 模型管理： 开发人员需要管理 AI 模型的生命周期，包括训练、部署和监视。
- 伦理 AI： 开发人员需要考虑 AI 的伦理影响，并确保 AI 系统是公平、透明和负责任的。