构建Docker化MCP服务器的五大核心实践

Model Context Protocol正在改变我们构建软件的方式。它为大型语言模型提供了与现实世界交互的“API”。这使得AI代理能够查询数据库、读取文件或调用第三方服务。这种新能力也带来了新的挑战。MCP服务器（AI使用的后端工具）并非传统的微服务。它们的用户是非确定性的AI，且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呢？明确的答案是Docker。整个MCP生态系统，包括Docker自身的MCP工具包和目录，都是围绕容器化构建的。在Docker中运行您的MCP服务器不仅仅是个好主意；这是一个必要的最佳实践。本文介绍了构建生产就绪的Docker化MCP服务器的五个关键原则。

1. 一切容器化：实现隔离与可移植性

您的首要且最重要的原则是：MCP服务器应始终是一个Docker镜像。切勿将其作为原始脚本在您的主机上运行。这样做的原因归结为两个关键因素：隔离和可移植性。

在构建服务时，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使其使用危险输入调用您的工具。如果您的pdf-reader工具存在漏洞，您绝不希望它拥有与您的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。您基于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组合成一个单一的、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

MCP服务器本质上是微服务，应遵循微服务架构的最佳实践，即单一职责原则。对于MCP，这意味着为每个逻辑领域使用一个服务器。

避免创建同时连接GitHub、Postgres和Stripe的庞大“全能服务器”。相反，应构建更小、更专注的服务器，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。您可以应用“最小权限”模型。GitHub服务器获得一个只读令牌，并且没有网络访问您的数据库的权限。如果它被攻破，影响也有限。其次，它提供了清晰性。对于LLM来说，与“数据库”服务器中一小组特定工具协同工作，比从一个包含50种不同功能的长列表中选择正确的工具要容易得多。

3. 编写“面向代理”的工具描述

您工具描述中的“用户”指的是AI代理，而不是人类开发者。您的目标应该是确保清晰的理解，而不是追求简洁巧妙。大型语言模型缺乏人类的“常识”。它无法推断您的意图。它完全依赖工具定义中的字符串描述和JSON模式来理解工具的功能、参数含义以及何时使用它。

为何不好 ❌: “JH”是什么？它获取多少问题，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。

为何优秀 ✅: description: "此命令从给定仓库获取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。"

“优秀”的例子很啰嗦，但对LLM来说是理想的。它清楚地解释了它的功能（“获取完整细节”）、返回内容（“标题、正文、作者、标签”）以及所需信息（“完整的仓库名称”、“数字问题编号”）。这大大提高了“命中率”，即代理成功使用您工具的机会。

4. 加固您的Docker镜像

您构建的是一个AI可以按需调用的服务。这带来了新的安全风险。您的Docker镜像是您的第一道防线，因此它需要是安全的。如果攻击者发现了您服务器代码中的弱点，您的镜像加固措施应该使他们没有工具来加强攻击。

为此，请使用最小化的基础镜像，如distroless或Alpine，它们不包含shell或包管理器。确保始终以“非root用户”身份运行应用程序/服务，在您的Dockerfile中使用USER指令。即使攻击者获得访问权限，也不具备root权限。

最后，使用多阶段构建，仅将最终应用程序产物复制到生产镜像中。这会留下构建工具、源代码和编译器。在您的CI/CD流水线中集成一个漏洞扫描器，例如Docker Scout。这将自动扫描您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，并且经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此操作的最佳方法是使用Testcontainers。

Testcontainers是一个库，允许您的测试代码以编程方式启动和停止任何Docker容器。您的pytest或JUnit测试可以启动一个真实的、临时的Postgres容器在随机端口上，而不是模拟一个数据库。

然后，您的测试启动您的mcp-database-server（同样作为容器），并将其配置为连接到此临时数据库。它还充当MCP客户端来调用您的query_users工具。您随后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。这种细致的测试可以发现模拟会遗漏的连接字符串、SQL语法和权限等方面的真实错误。

结论

为AI优先的世界构建应用需要一种新的规范。将您的MCP服务器视为一流的、容器化的微服务。遵循这五个实践：一切容器化、拥抱单一职责、编写面向代理的描述、加固您的镜像，以及使用Testcontainers进行验证。这种方法将为下一代AI驱动应用的稳定运行，创建一个坚实、生产就绪的基础。