Docker 正透過整合模型上下文協定 (Model Context Protocol, MCP) 來加強其平台的安全性。與 Docker Desktop 的整合將為企業開發者提供一個強大的 Agentic AI 框架，並具備可自訂的安全控制。
模型上下文協定簡介與 Docker 的角色
模型上下文協定 (MCP) 是由領先的 AI 模型開發商 Anthropic 所發起的倡議，目前正受到業界廣泛關注。它已獲得 OpenAI、Microsoft 和 Google 等主要參與者的支持。Docker Inc. 是最新加入此行列的公司，承諾支持該協定，旨在標準化 AI Agent 與各種資料來源和工具的連接。由大型語言模型驅動的 AI Agent 旨在自主執行任務和管理工作流程。
Docker 即將推出的 MCP Catalog 和 Toolkit 將徹底改變開發人員與 AI Agent 互動的方式。這些工具將在 Docker Hub 中提供精選的 MCP 伺服器集合，並與企業開發人員工作流程無縫整合。
強化安全性功能
Docker MCP 整合的一個主要優勢是它帶來的強化安全性。雖然 MCP 本身缺乏企業級的存取控制，但 Docker 的 MCP Toolkit 將為 Docker MCP Catalog 納入登錄和映像存取管理控制。此 Catalog 將提供基於 Docker Hub 构建的精選 MCP 伺服器選擇，並可外掛支援 HashiCorp Vault 等金鑰管理工具。
這種整合至關重要，正如 The Field CTO 的獨立分析師 Andy Thurai 指出的，許多組織正急於部署 MCP 伺服器和 Catalog。Docker 的方法脫穎而出，因為它在 Docker 容器中執行隔離的程式碼，確保支援多語言腳本、相依性管理、錯誤處理和容器生命週期操作。
此功能對於需要安全、隔離環境來執行不受信任或實驗性程式碼的開發人員而言尤其有價值。隨著安全研究人員發現協定中可能存在的漏洞，若沒有第三方的強化支援，這些漏洞可能會被利用，因此對此類安全措施的需求變得越來越明顯。為此，來自 AWS 和 Intuit 的研究人員提出了一個零信任安全框架來解決這些問題。
MCP 與 Agentic AI 的現狀
重要的是要注意，MCP 仍處於實驗階段。該協定目前由 Anthropic 管理，儘管該公司已表示有興趣在未來將該專案捐贈給開放原始碼基金會。Agentic AI 領域也相對處於起步階段。雖然個別 AI Agent 可用於特定任務，但 Agentic AI 所需的底層基礎架構仍在開發中。
儘管處於這些早期階段，Enterprise Strategy Group（現為 Omdia 的一部分）的分析師 Torsten Volk 認為，Docker 應優先建立對 MCP 的支援。
Docker 的戰略優勢
Volk 認為，Docker 應努力成為第一個開發 MCP 伺服器生態系統的公司，使開發人員能夠輕鬆地將各種工具和資料 API 整合到其應用程式中。這將減輕對安全性的擔憂以及編寫自訂程式碼的需求。透過利用 Docker Hub 作為映像登錄，開發人員可以使用 MCP Catalog 來增強其應用程式的高階 AI 驅動功能，使 Docker Desktop 成為更不可或缺的工具。
Docker Desktop 使用者的最終好處在於 Docker 能夠吸引第三方 MCP 伺服器，並透過 Docker Hub 輕鬆提供這些伺服器。這將使開發人員能夠輕鬆地發現和組合這些資源來建立創新的應用程式。
Docker MCP Catalog
目前，Docker MCP Catalog 包含 100 多個 AI 工具的客戶端列表，包括 Docker AI Agent、Anthropic 的 Claude 以及 Agentic AI 整合開發環境，如 Cursor、Visual Studio Code 和 Windsurf。啟動合作夥伴包括 Elastic、Grafana Labs 和 New Relic。
然而，Thurai 強調，Docker 需要擴大其合作夥伴列表，以確保其 MCP 工具的成功。
Docker 的生命週期管理
Docker 的 MCP 生命週期管理提供多個優勢，包括防止資源洩漏以及優化生產環境中的基礎架構成本。其多語言支援確保與任何環境和選擇的工具相容。然而，Thurai 指出，Docker 的合作夥伴生態系統仍然相對薄弱，並希望該公司能夠吸引足夠的興趣，使其對其開發人員受眾具有吸引力。
深入探討模型上下文協定
模型上下文協定 (MCP) 代表著在標準化 AI Agent 與資料和工具互動方式方面邁出的重要一步。該協定由 Anthropic 倡導，並獲得 OpenAI、Microsoft 和 Google 等行業巨頭的支持，旨在建立一個統一的框架，簡化 AI Agent 整合到不同環境中的過程。Docker 採用 MCP 證明了其致力於促進創新和增強其開發人員社群的能力。
MCP 的核心原則
MCP 的核心旨在解決將 AI Agent 連接到各種資料來源和工具相關的挑戰。透過建立標準規範，MCP 旨在簡化開發過程、降低複雜性並促進互操作性。這使開發人員能夠專注於構建智慧型應用程式，而無需陷入資料整合的複雜性。
Docker MCP 整合的關鍵組件
Docker 的 MCP 整合涉及兩個主要組件：Docker MCP Catalog 和 Docker MCP Toolkit。
- Docker MCP Catalog： 此精選 Catalog 託管在 Docker Hub 上，提供 MCP 伺服器的集中式儲存庫。這些伺服器提供一系列 AI 驅動的功能，使開發人員能夠輕鬆地發現並將其整合到其應用程式中。
- Docker MCP Toolkit： 此 Toolkit 為開發人員提供在 Docker 生態系統中構建、部署和管理 MCP 伺服器所需的工具和資源。它包括諸如登錄和映像存取管理控制之類的功能，以及對金鑰管理工具的外掛支援。
MCP 整合對開發人員的好處
Docker 的 MCP 整合為開發人員提供了幾個引人注目的好處：
- 簡化的整合： MCP 簡化了將 AI Agent 整合到應用程式中的過程，減少了開發所需的複雜性和時間。
- 增強的安全性： Docker 的 MCP Toolkit 提供了強大的安全控制，保護敏感資料並確保 AI Agent 的完整性。
- 提高的互操作性： MCP 促進了不同 AI Agent 和資料來源之間的互操作性，使開發人員能夠創建更強大和通用的應用程式。
- 存取豐富的生態系統： Docker MCP Catalog 提供了對各種 AI 驅動工具和服務的存取，使開發人員能夠利用 AI 的最新進展。
解決安全問題
與任何新興技術一樣，安全是首要考慮因素。MCP 在其初始形式中缺乏全面的企業級存取控制，引發了對潛在漏洞的擔憂。Docker 已透過將強大的安全功能納入其 MCP Toolkit 來解決這些問題，包括登錄和映像存取管理控制。這些控制確保只有授權使用者才能存取和修改 AI Agent 和資料，從而降低未經授權存取和資料外洩的風險。
MCP 與 Agentic AI 的未來
MCP 仍處於開發的早期階段，但它為 AI 的未來帶來了巨大的潛力。隨著協定的成熟並獲得更廣泛的採用，它很可能成為 Agentic AI 的基石，使開發人員能夠創建越來越智慧和自主的應用程式。
Docker 對 MCP 的承諾證明了其對軟體開發未來的願景。透過採用此協定，Docker 正在授權開發人員利用 AI 的力量並創建解決現實世界挑戰的創新解決方案。
競爭格局與 Docker 的策略
在快速發展的 AI 和雲端運算領域中，Docker 整合模型上下文協定 (MCP) 標誌著一項維持其相關性和吸引開發人員的戰略舉措。為了充分理解此決策的重要性，分析正在發揮作用的競爭態勢以及 Docker 如何在此複雜的生態系統中定位自身至關重要。
主要參與者及其策略
- Anthropic： 作為 MCP 的發起者，Anthropic 正在推動 AI Agent 互動的標準化。他們的重點是創建一個統一的框架，簡化整合並促進互操作性。
- OpenAI、Microsoft 和 Google： 這些科技巨頭正在積極支援 MCP，認識到其加速採用 AI Agent 的潛力。他們正在將 MCP 整合到各自的平台和服務中，進一步鞏固其作為標準的地位。
- Cloudflare、Stytch 和 Auth0： 這些公司正在為 MCP 提供身份和存取管理解決方案，解決最初的安全問題並實現企業級存取控制。
Docker 獨特的價值主張
Docker 的 MCP 整合通過以下幾個關鍵功能脫穎而出：
- Docker MCP Catalog： 此精選 Catalog 提供 MCP 伺服器的集中式儲存庫，使開發人員可以輕鬆地發現 AI 驅動的功能並將其整合到其應用程式中。
- Docker MCP Toolkit： 此 Toolkit 為開發人員提供在 Docker 生態系統中構建、部署和管理 MCP 伺服器所需的工具，包括強大的安全控制。
- 隔離的程式碼執行： Docker 的 MCP 伺服器在 Docker 容器中執行隔離的程式碼，確保支援多語言腳本、相依性管理、錯誤處理和容器生命週期操作。
Docker 的戰略優勢
- 生態系統槓桿： Docker 龐大的開發人員和合作夥伴生態系統為採用 MCP 奠定了堅實的基礎。透過將 MCP 整合到 Docker Desktop 和 Docker Hub 中，Docker 使開發人員可以更輕鬆地存取和使用 AI Agent。
- 安全重點： Docker 對安全性的重視，特別是通過 Docker MCP Toolkit，解決了 AI 領域的一個關鍵問題。透過提供強大的安全控制，Docker 正在建立信任並鼓勵採用 MCP。
- 開發人員體驗： Docker 致力於簡化開發人員體驗在其 MCP 整合中顯而易見。透過提供精選的 Catalog、全面的 Toolkit 和隔離的程式碼執行，Docker 使開發人員可以更輕鬆地構建和部署 AI 驅動的應用程式。
挑戰與機遇
- 合作夥伴生態系統： 正如 Andy Thurai 指出的，Docker 的 MCP 合作夥伴生態系統仍然相對薄弱。擴大此生態系統對於推動 MCP 的採用並確保其長期成功至關重要。
- 市場教育： 許多開發人員可能不熟悉 MCP 及其優勢。Docker 需要向市場宣傳 MCP 的價值以及它如何簡化 AI 驅動應用程式的開發。
- 開放原始碼治理： Anthropic 可能將 MCP 捐贈給開放原始碼基金會，這可能會進一步加速其採用並促進 AI 社群內的協作。
Docker MCP 實作的技術基礎
為了充分理解 Docker 模型上下文協定 (MCP) 整合的重要性，必須深入研究支援其實作的技術細節。了解這些技術方面將更清楚地了解 Docker 如何在 AI 領域增強安全性、簡化開發和促進創新。
Docker 容器和隔離執行
Docker MCP 實作的核心是容器化的概念。Docker 容器為運行應用程式提供了一個輕量級、可移植且隔離的環境。每個容器封裝了應用程式在不同環境中無縫運行所需的所有必要相依性、庫和配置。
在 MCP 的上下文中，Docker容器在為執行 AI Agent 提供安全且隔離的環境方面發揮著至關重要的作用。透過在各自的容器中運行每個 AI Agent，Docker 確保它不會干擾其他 Agent 或主機系統。當處理不受信任或實驗性程式碼時，這種隔離尤其重要，因為它可以降低安全漏洞和系統不穩定的風險。
Docker Hub 和 MCP Catalog
Docker Hub 作為 Docker 映像的中央儲存庫，Docker 映像本質上是 Docker 容器的快照。託管在 Docker Hub 上的 Docker MCP Catalog 提供了一系列精選的 MCP 伺服器，每個伺服器都封裝為 Docker 映像。
此 Catalog 簡化了發現 AI Agent 並將其整合到應用程式中的過程。開發人員可以輕鬆地瀏覽 Catalog，找到滿足其需求的 AI Agent，然後下載相應的 Docker 映像。下載後，可以輕鬆地部署這些映像並在 Docker 容器中運行。
Docker MCP Toolkit 和安全控制
Docker MCP Toolkit 為開發人員提供了一套全面的工具，用於在 Docker 生態系統中構建、部署和管理 MCP 伺服器。此 Toolkit 的一個關鍵組件是其強大的安全控制。
這些控制包括：
- 登錄存取管理： 此功能允許管理員控制哪些使用者和群組可以存取 Docker 登錄，從而防止未經授權存取敏感的 AI Agent。
- 映像存取管理： 此功能允許管理員控制哪些使用者和群組可以提取和運行 Docker 映像，確保僅部署授權的 Agent。
- 金鑰管理整合： Docker MCP Toolkit 與 HashiCorp Vault 等流行的金鑰管理工具整合，允許開發人員安全地儲存和管理敏感憑證和 API 金鑰。
多語言支援和相依性管理
Docker 的 MCP 實作支援廣泛的程式設計語言和相依性管理工具。這種靈活性允許開發人員使用他們最熟悉的語言和工具，而不受 MCP 協定的限制。
Docker 容器確保 AI Agent 的所有必要相依性都包含在容器中，從而消除了相依性衝突的風險，並確保 Agent 在任何環境中都能正確運行。
錯誤處理和容器生命週期操作
Docker 提供強大的錯誤處理和容器生命週期管理功能。如果 AI Agent 遇到錯誤，Docker 可以自動重新啟動容器，確保 Agent 保持可用。
Docker 還提供了用於管理容器生命週期的工具，包括創建、啟動、停止和刪除容器。這使開發人員可以輕鬆地管理和擴展其 AI Agent 部署。
對企業開發者的影響
Docker 整合模型上下文協定 (MCP) 對企業開發者產生了深遠的影響，簡化了工作流程、增強了安全性並釋放了 AI 驅動應用程式的新可能性。讓我們來看看這種整合影響企業開發實務的關鍵方式。
簡化的 AI 整合
- 簡化的工作流程： MCP 簡化了將 AI Agent 整合到現有應用程式中的過程。開發人員可以輕鬆地整合預先構建的 AI 模型和功能，而無需處理複雜的配置或相容性問題。
- 集中式 Catalog： Docker MCP Catalog 作為發現和存取 AI Agent 的集中式中心。此精選儲存庫消除了掃描不同來源的需要，從而節省了開發人員寶貴的時間和精力。
- 一致的環境： Docker 容器保證 AI Agent 的一致執行環境，無論底層基礎架構如何。這消除了 ‘在我的機器上可以工作’ 的問題，並確保在開發、測試和生產環境中的可靠性能。
增強的安全態勢
- 隔離執行： Docker 容器為 AI Agent 提供隔離的執行環境，防止它們干擾其他應用程式或存取敏感資料。這種隔離對於降低安全風險和確保資料隱私至關重要。
- 存取控制： Docker 的存取控制機制允許企業根據角色和權限限制對 AI Agent 的存取。這可以防止未經授權的使用者存取或修改敏感的 AI 模型或資料。
- 金鑰管理： 與 HashiCorp Vault 等金鑰管理工具的整合使開發人員能夠安全地儲存和管理敏感憑證和 API 金鑰。這可以防止在程式碼中硬編碼金鑰，從而降低暴露的風險。
加速的開發週期
- 降低的複雜性： MCP 簡化了構建和部署 AI 驅動應用程式的過程，從而降低了開發所需的複雜性和時間。
- 可重用性： Docker 映像可以輕鬆地在不同的專案和環境中重用，從而促進程式碼重用並加速開發週期。
- 協作： Docker 透過提供一個共享平台來構建、測試和部署 AI Agent，從而促進開發人員之間的協作。
提高的可擴展性和可靠性
- 可擴展性： 可以輕鬆地擴展或縮減 Docker 容器以滿足不斷變化的需求，確保 AI 驅動應用程式可以處理峰值負載。
- 彈性： Docker 的自我修復功能會在發生故障時自動重新啟動容器，確保高可用性和彈性。
- 資源優化： Docker 透過允許多個容器共享相同的底層基礎架構來優化資源利用率，從而降低成本並提高效率。
增強的創新
- 實驗： Docker 提供了一個安全且隔離的環境，用於試驗新的 AI 模型和技術。這鼓勵開發人員探索創新的解決方案，而不必擔心會破壞現有系統。
- 生態系統： Docker 生態系統提供了廣泛的工具和資源，用於構建和部署 AI 驅動的應用程式。這促進了創新，並使開發人員能夠創建尖端解決方案。
- 社群： Docker 社群提供了一個支援性環境，開發人員可以在其中分享知識、協作專案並相互學習。
未來趨勢與影響
Docker 採用模型上下文協定 (MCP) 標誌著 AI 驅動應用程式開發領域的一個關鍵轉變。展望未來，將會出現幾個關鍵趨勢和影響，從而影響企業構建、部署和管理智慧解決方案的方式。
Agentic AI 的崛起
- 自主代理： MCP 為 Agentic AI 奠定了基礎，在 Agentic AI 中，AI 代理自主運行以執行複雜的任務和工作流程。這種趨勢將導致更智慧和自我管理的應用程式。
- 分散式智慧： AI 代理將分佈在從雲端到邊緣的各種環境中，從而實現分散式智慧和即時決策。
- 人機協作： AI 代理將增強人類的能力，自動化重複性任務並提供洞察力以增強決策。
增強的安全性和信任
- 零信任安全： 諸如零信任模型之類的安全框架對於保護 AI 代理和資料將變得至關重要。
- 可解釋的 AI： 可解釋的 AI (XAI) 技術對於透過提供對其決策過程的洞察力來建立對 AI 代理的信任至關重要。
- 資料隱私： 資料隱私法規將推動對保護隱私的 AI 技術的需求，例如聯邦學習和差分隱私。
AI 的民主化
- 低程式碼/無程式碼 AI： 低程式碼/無程式碼平台將使公民開發人員能夠構建和部署 AI 驅動的應用程式，而無需廣泛的程式碼編寫專業知識。
- AI 即服務： 基於雲端的 AI 服務將提供對預先訓練的 AI 模型和工具的存取，使各種規模的企業更容易使用 AI。
- 開放原始碼 AI： 開放原始碼 AI 框架和工具將繼續推動 AI 社群中的創新和協作。
邊緣 AI 和 IoT 整合
- 邊緣運算： AI 代理將部署在邊緣設備上，從而實現更靠近來源的即時資料處理和決策。
- IoT 整合： AI 將與物聯網 (IoT) 整合，從而實現 IoT 設備和系統的智慧自動化和優化。
- 智慧城市： AI 驅動的解決方案將改變城市環境，改善交通管理、能源效率和公共安全。
開發人員不斷變化的角色
- AI 增強型開發： AI 工具將協助開發人員執行各種任務，例如程式碼產生、測試和偵錯。
- AI 模型管理： 開發人員需要管理 AI 模型的生命週期，包括訓練、部署和監控。
- 道德 AI： 開發人員需要考慮 AI 的道德影響，並確保 AI 系統的公平、透明和負責任。