Model Context Protocol (MCP) 正在改变我们构建软件的方式。它提供了大型语言模型（LLM）与现实世界交互的"API"。这让AI代理能够查询数据库、读取文件或调用第三方服务。这种新能力带来了新的挑战。MCP服务器（AI使用的后端工具）并非传统的微服务。它们的"用户"是一个非确定性的AI，并且它们通常需要访问敏感系统。

我们如何可靠地构建、部署和保护这些服务器？清晰的答案是Docker。整个MCP生态系统，包括Docker自己的MCP工具包和目录，都围绕容器化构建。在Docker中运行你的MCP服务器不仅是一个好主意；它是必要的最佳实践。本文涵盖了构建生产就绪的Docker化MCP服务器的五个关键原则。

1. 容器化所有内容以实现隔离与可移植性

你首要且最重要的规则是：MCP服务器应该始终是一个Docker镜像。永远不要将其作为原始脚本在主机机器上运行。这样做的原因归结为两个关键因素：隔离和可移植性。

构建服务时，安全性至关重要。AI代理可能是不可预测的。一个恶意提示可能会诱骗它用危险的输入调用你的工具。如果你的pdf-reader工具存在漏洞，你肯定不希望它拥有与你的aws-s3-uploader相同的用户权限运行。Docker容器创建了一个安全的环境，将服务器的进程、文件系统和网络隔离开来。

可移植性解决了"在我机器上能运行"的问题。你基于Python的Postgres服务器和基于Node.js的GitHub服务器具有不同且冲突的依赖项。Docker将服务器及其所有依赖项打包成一个单一的、可移植的包，在任何地方都能以相同的方式工作。

2. 遵循单一职责原则

给定的MCP服务器本质上是一个微服务，应该遵循最好的微服务架构，即单一职责原则。对于MCP来说，这意味着每个逻辑域对应一个服务器。

避免创建连接GitHub、Postgres和Stripe的庞大"全能服务器"。相反，应该构建更小、更专注的服务器，例如 mcp-github-server、mcp-database-server 和 mcp-billing-server。

这种方法有两个主要好处。首先，它提高了安全性。你可以应用"最小权限"模型。GitHub服务器获得一个只读令牌，并且没有网络访问你的数据库的权限。即使它被攻破，影响也有限。其次，它提供了清晰性。对于LLM来说，与"数据库"服务器提供的一小组特定工具协作，远比从长达50个不同函数的列表中挑选正确的工具要容易得多。

3. 编写"AI优先"的工具描述

你工具描述中的"用户"指的是AI代理，而不是人类开发者。你的目标应该是确保清晰的理解，而不是巧妙地简洁。大型语言模型缺乏人类的"常识"。它无法推断你的意图。它完全依赖你工具定义中的字符串描述和JSON模式来理解工具的作用、参数的含义以及何时使用它。

不清晰 ❌：

为什么不好 ❌： “JH"是什么？它获取多少个问题，一个还是多个？它使用什么标识符来获取？这会混淆LLM，它只能猜测。

好的命名 ✅：

为什么好 ✅： description: "该命令从指定的仓库获取GitHub问题的完整详尽细节，包括标题、正文、作者和标签。使用此工具需要完整的仓库名称和数字问题编号。"

“好"的例子很啰嗦，但对LLM来说是理想的。它清楚地解释了做什么（“获取完整细节”）、返回什么（“标题、正文、作者、标签”）以及需要什么（“完整的仓库名称”、“数字问题编号”）。这大大提高了"命中率”，即代理成功使用你工具的机会。

4. 强化你的Docker镜像

你正在构建一个AI可以根据需要随时调用的服务。这带来了新的安全风险。你的Docker镜像是你的第一道防线，因此它必须是安全的。如果攻击者发现你服务器代码中的弱点，你的镜像强化措施应该让他们没有工具来加强攻击。

为实现此目的，请使用最小的基础镜像，如distroless或Alpine，它们不包含shell或包管理器。确保始终以”非root用户“运行应用程序/服务，在Dockerfile中使用USER指令。获得访问权限的攻击者将没有root权限。

最后，使用多阶段构建，仅将最终的应用工件复制到你的生产镜像中。这将留下构建工具、源代码和编译器。在你的CI/CD流水线中集成漏洞扫描器，例如Docker Scout。这将自动扫描你的镜像以查找已知漏洞，并在发现严重问题时使构建失败。

5. 像测试真实服务一样测试，而非模拟

使用模拟的单元测试可能很脆弱，并且常常不能真实反映实际行为。对于MCP服务器，集成测试是必要的。在容器化环境中进行集成测试的最佳方式是使用Testcontainers。

Testcontainers是一个库，允许你的测试代码以编程方式启动和停止任何Docker容器。你的pytest或JUnit测试不是模拟数据库，而是可以启动一个真实的、临时的Postgres容器在一个随机端口上。

然后你的测试启动你的mcp-database-server（同样作为一个容器），并将其配置为连接到此临时数据库。它还充当MCP客户端来调用你的query_users工具。然后你可以检查是否从真实数据库收到了真实数据。测试完成后，Testcontainers会自动删除两个容器。这种详细的测试可以捕获连接字符串、SQL语法和权限方面的真实错误，而这些错误是模拟测试会遗漏的。

结论

为AI优先的世界构建需要新的规范。将你的MCP服务器视为一流的、容器化的微服务。遵循这五个实践：容器化所有内容、拥抱单一职责、编写AI优先的描述、强化你的镜像以及使用Testcontainers进行验证。这种方法将为下一代AI驱动的应用程序创建一个坚实、生产就绪的基础。