Permite a agentes de IA inspeccionar contenedores Docker, imágenes, volúmenes y proyectos compose a través del servidor MCP oficial de Docker. Depura stacks de desarrollo local haciendo que el agente consulte estado de contenedores, tail logs e inspeccione redes. Soporta contextos de Docker local y Docker Desktop.
Casos de uso
- Desarrollador diagnostica contenedor fallando inspeccionando logs y variables de entorno
- Agente de DevOps verifica estado de salud del contenedor durante verificación de despliegue
- Agente de SRE inspecciona uso de recursos para identificar sospechosos de fuga de memoria
- Desarrollador backend reinicia servicios específicos en un stack compose
- Agente de QA verifica que los contenedores estén ejecutando versiones esperadas después de pruebas
Funciones principales
- Claude Desktop
- Cursor
- Codex
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3 Entradas indexadas
Vercel MCP
Proporciona a agentes de IA acceso a proyectos de Vercel, despliegues, logs y documentación a través del endpoint MCP oficial de Vercel con autenticación OAuth. Los desarrolladores pueden depurar problemas de despliegue, inspeccionar URLs de preview y gestionar configuraciones de proyecto directamente desde el IDE.
Figma MCP
Proporciona a agentes de IA acceso a diseños de Figma, componentes, variables, frames y pizarras FigJam a través de la integración oficial MCP de Figma. Los desarrolladores pueden implementar diseños sin cambiar a Figma, y los diseñadores pueden sincronizar anotaciones. Reduce malentendidos entre diseño y código.
Railway MCP Server
Railway documenta MCP en docs.railway.com/ai/mcp-server: modo local stdio (`railway mcp`) y remoto OAuth en `https://mcp.railway.com`. `railway mcp install` configura Cursor/Claude Code/etc.; `--remote` usa HTTP. Herramientas locales: deploy, templates, variables, logs; remotas: redeploy, accept-deploy, railway-agent. El npm @railway/mcp-server está deprecado.