Cómo Usar el Servidor MCP de Docker Hub: Guía Completa

¿Listo para llevar tu juego de contenedores al siguiente nivel con algo de magia de IA? Sumerjámonos en el Servidor MCP de Docker-Hub, una ingeniosa herramienta que conecta tu cuenta de Docker Hub con agentes de IA para una automatización perfecta. En esta guía conversacional, exploraremos qué es el Servidor MCP de Docker-Hub, por qué es un cambio de juego y cómo configurarlo con Claude Desktop, VS Code o Cursor. Además, lo probaremos con un ejemplo del mundo real para listar tus repositorios de Docker Hub. ¡Empecemos!

¿Qué es el Servidor MCP de Docker-Hub?

Si te gusta Docker, sabes que Docker Hub es el lugar ideal para almacenar y compartir imágenes de contenedores. Es como una biblioteca en la nube para tus proyectos de Docker. Pero gestionar repositorios, etiquetas y permisos manualmente puede ser una tarea tediosa. Entra el Servidor MCP de Docker-Hub, una herramienta de código abierto que permite a los agentes de IA interactuar con la API de Docker Hub utilizando el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Por qué te encantará el Servidor MCP de Docker-Hub

El Servidor MCP de Docker-Hub es un sueño hecho realidad para desarrolladores y profesionales de DevOps. He aquí por qué es genial:

• Automatización impulsada por IA: Usa lenguaje natural para gestionar Docker Hub, como "Listar mis repositorios" o "Crear una nueva etiqueta".
• Integración perfecta: Funciona con clientes compatibles con MCP como Claude Desktop, VS Code o Cursor.
• Ahorro de tiempo: Automatiza tareas repetitivas, liberándote para codificar o tomar descansos para el café.
• Flexibilidad de código abierto: Modifica el código para adaptarlo a tus necesidades a través de GitHub.

Ya sea que estés gestionando un solo proyecto o una extensa tubería CI/CD, el Servidor MCP de Docker-Hub hace que Docker Hub se sienta como una extensión de tu conjunto de herramientas de IA.

Instalación y uso del Servidor MCP de Docker-Hub

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrate de tener:

• Node.js 20+: Requerido para ejecutar el servidor (nodejs.org/en/download).
• Cuenta de Docker Hub: Regístrate en app.docker.com.
• Token de Acceso Personal (PAT): Genera uno en la configuración de tu cuenta de Docker Hub en app.docker.com/accounts.
• Git: Para clonar el repositorio.
• Cliente MCP: Claude Desktop, VS Code o Cursor para pruebas.
• npm: Viene con Node.js para la gestión de paquetes.

Paso 1: Clonar el repositorio del Servidor MCP de Docker-Hub

Primero, obtén el código del Servidor MCP de Docker-Hub de GitHub. Abre tu terminal y ejecuta:

git clone https://github.com/docker/hub-mcp.git
cd hub-mcp

Esto descarga el código fuente a tu máquina y te mueve al directorio del proyecto.

Paso 2: Instalar y construir el servidor

A continuación, configura el servidor instalando las dependencias, construyendo el proyecto e iniciándolo:

npm install
npm run build
npm start -- --transport=stdio --port=3000

• npm install: Instala todos los paquetes Node.js requeridos.
• npm run build: Compila el código TypeScript a JavaScript (en la carpeta dist).
• npm start -- --transport=stdio --port=3000: Ejecuta el Servidor MCP de Docker-Hub en localhost:3000 usando el transporte stdio para clientes MCP.

Deberías ver registros que confirman que el servidor se está ejecutando. Mantén la terminal abierta para mantener el servidor activo.

Paso 3: Configurar un cliente MCP

Ahora, conectemos el Servidor MCP de Docker-Hub a un cliente compatible con MCP. Necesitarás tu Nombre de Usuario de Docker Hub y el Token de Acceso Personal (PAT) de app.docker.com/accounts. Aquí está la configuración MCP a usar:

{
  "mcpServers": {
    "docker-hub": {
      "command": "node",
      "args": ["/FULL/PATH/TO/YOUR/docker-hub-mcp-server/dist/index.js", "--transport=stdio", "--username=YOUR_DOCKER_HUB_USERNAME"],
      "env": {
        "HUB_PAT_TOKEN": "YOUR_DOCKER_HUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Reemplaza /FULL/PATH/TO/YOUR/docker-hub-mcp-server/dist/index.js con la ruta absoluta al archivo dist/index.js en tu repositorio clonado (por ejemplo, /home/user/hub-mcp/dist/index.js). Cambia YOUR_DOCKER_HUB_USERNAME y YOUR_DOCKER_HUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN por tus credenciales reales de Docker Hub.

Opción 1: Claude Desktop

1. Abre Claude Desktop y ve a Configuración (icono de engranaje).
2. Selecciona la pestaña Desarrollador y haz clic en Editar Configuración.
3. Abre o crea claude_desktop_config.json en la carpeta que se abre.
4. Pega la configuración MCP anterior, actualizando la ruta, el nombre de usuario y el PAT.
5. Guarda el archivo, cierra Claude Desktop y reinícialo.
6. Verifica los registros en ~/Library/Logs/Claude (macOS) o %APPDATA%\Claude\logs (Windows) si surgen problemas.

Opción 2: VS Code

1. Abre VS Code y haz clic en el icono de Servidores MCP en la barra lateral de github copilot.

2. Haz clic en Mostrar Configuración para abrir settings.json.

3. Pega la configuración MCP, actualizando la ruta, el nombre de usuario y el PAT.

4. Guarda y prueba el servidor a través del panel de Servidores MCP.

Opción 3: Cursor

1. Abre Cursor y ve a Configuración > Herramientas e Integraciones.
2. Haz clic en Agregar un Servidor MCP Personalizado.

3. Pega la configuración MCP, actualizando la ruta, el nombre de usuario y el PAT.

4. Guarda y cambia a Modo Agente en el panel de chat para probar el servidor.

Paso 4: Probar el Servidor MCP de Docker-Hub

¡Pongamos a trabajar el Servidor MCP de Docker-Hub! En el cliente MCP que hayas elegido (Claude Desktop, VS Code o Cursor), prueba esta instrucción:

Usando el Servidor MCP de Docker-Hub, lista todos los repositorios en mi espacio de nombres goolam

La IA utilizará el Servidor MCP de Docker-Hub para consultar la API de Docker Hub y devolverá una lista de repositorios bajo el espacio de nombres "goolam". Por ejemplo, podrías ver una salida como:

Repositories in namespace 'goolam':
- goolam/webapp
- goolam/api-server
- goolam/data-processor

Si el espacio de nombres no existe o no tiene repositorios, la IA te lo hará saber. Esta prueba confirma que el servidor funciona y que tus credenciales están configuradas correctamente.

Consejos para la resolución de problemas

• ¿El servidor no se inicia? Asegúrate de que Node.js esté instalado y que el paso npm run build se haya completado con éxito. Revisa la terminal en busca de registros de errores.
• ¿Problemas de autenticación? Verifica que tu nombre de usuario de Docker Hub y tu PAT sean correctos en la configuración de MCP.
• ¿El cliente no se conecta? Vuelve a verificar la ruta a dist/index.js y reinicia el cliente después de guardar la configuración.
• ¿Lista de repositorios vacía? Asegúrate de que el espacio de nombres "goolam" exista y tenga repositorios, o prueba con un espacio de nombres diferente.

Cómo el Servidor MCP de Docker-Hub potencia los flujos de trabajo de IA

El Servidor MCP de Docker-Hub es como un superpoder para tu flujo de trabajo de Docker. Al conectar agentes de IA a la API de Docker Hub, permite tareas como:

• Gestión de repositorios: Listar, crear o eliminar repositorios con instrucciones en lenguaje natural.
• Operaciones de imagen: Extraer (pull), enviar (push) o etiquetar imágenes sin tocar la CLI de Docker.
• Control de acceso: Gestionar permisos de repositorio o colaboradores a través de IA.
• Automatización: Integrar con tuberías CI/CD para actualizaciones de imágenes automáticas.

Por ejemplo, podrías preguntar: "Etiqueta mi última imagen como 'producción'" o "Verifica vulnerabilidades en mi repositorio 'webapp'". El Servidor MCP de Docker-Hub traduce estas instrucciones en llamadas a la API, haciendo que las tareas complejas se sientan sin esfuerzo.

Dado que está en modo de prueba, soporta un subconjunto de la API de Docker Hub, pero ya es una herramienta fantástica para automatizar tareas repetitivas. Además, al ser de código abierto, ¡puedes modificarlo para añadir características personalizadas!

Conclusión

¡Y ahí lo tienes! El Servidor MCP de Docker-Hub es tu boleto para fusionar la inteligencia artificial con el poder de Docker Hub. Al configurarlo con Claude Desktop, VS Code o Cursor, puedes gestionar tus contenedores con simples instrucciones, ahorrando tiempo y esfuerzo mental. Ya seas un desarrollador individual o estés ejecutando una enorme tubería de DevOps, esta herramienta aporta un toque de magia de IA a tu flujo de trabajo de Docker.