Como Usar o Servidor MCP Docker-Hub: Guia Completo

Ashley Goolam

Ashley Goolam

14 julho 2025

Como Usar o Servidor MCP Docker-Hub: Guia Completo

Pronto para levar seu jogo de contêineres para o próximo nível com um pouco de magia da IA? Vamos mergulhar no Docker-Hub MCP Server, uma ferramenta engenhosa que conecta sua conta do Docker Hub a agentes de IA para automação contínua. Neste guia conversacional, exploraremos o que é o Docker-Hub MCP Server, por que ele é um divisor de águas e como configurá-lo com Claude Desktop, VS Code ou Cursor. Além disso, vamos testá-lo com um exemplo do mundo real para listar seus repositórios do Docker Hub. Vamos começar!

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O Que É o Docker-Hub MCP Server?

Se você usa Docker, sabe que o Docker Hub é o lugar ideal para armazenar e compartilhar imagens de contêineres. É como uma biblioteca na nuvem para seus projetos Docker. Mas gerenciar repositórios, tags e permissões manualmente pode ser uma tarefa árdua. Apresentamos o Docker-Hub MCP Server, uma ferramenta de código aberto que permite que agentes de IA interajam com a API do Docker Hub usando o Model Context Protocol (MCP).

docker hub

Por Que Você Vai Amar o Docker-Hub MCP Server

O Docker-Hub MCP Server é um sonho realizado para desenvolvedores e profissionais de DevOps. Veja por que ele é incrível:

Seja você gerenciando um único projeto ou um pipeline de CI/CD em expansão, o Docker-Hub MCP Server faz com que o Docker Hub pareça uma extensão do seu kit de ferramentas de IA.

Instalando e Usando o Docker-Hub MCP Server

Pré-requisitos

Antes de começarmos, certifique-se de ter:

Passo 1: Clonar o Repositório do Docker-Hub MCP Server

Primeiro, obtenha o código do **Docker-Hub MCP Server** do GitHub. Abra seu terminal e execute:

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

Isso baixa o código-fonte para sua máquina e o move para o diretório do projeto.

Passo 2: Instalar e Construir o Servidor

Em seguida, configure o servidor instalando as dependências, construindo o projeto e iniciando-o:

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

Você deverá ver logs confirmando que o servidor está rodando. Mantenha o terminal aberto para manter o servidor ativo.

Passo 3: Configurar um Cliente MCP

Agora, vamos conectar o Docker-Hub MCP Server a um cliente compatível com MCP. Você precisará do seu Nome de Usuário do Docker Hub e do Personal Access Token (PAT) de app.docker.com/accounts. Aqui está a configuração MCP a ser usada:

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Substitua /FULL/PATH/TO/YOUR/docker-hub-mcp-server/dist/index.js pelo caminho absoluto para o arquivo dist/index.js no seu repositório clonado (por exemplo, /home/user/hub-mcp/dist/index.js). Troque YOUR_DOCKER_HUB_USERNAME e YOUR_DOCKER_HUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN pelas suas credenciais reais do Docker Hub.

Opção 1: Claude Desktop

  1. Abra o Claude Desktop e vá para Configurações (ícone de engrenagem).
  2. Selecione a aba Desenvolvedor e clique em Editar Config.
  3. Abra ou crie claude_desktop_config.json na pasta que se abre.
  4. Cole a configuração MCP acima, atualizando o caminho, nome de usuário e PAT.
  5. Salve o arquivo, feche o Claude Desktop e reinicie-o.
  6. Verifique os logs em ~/Library/Logs/Claude (macOS) ou %APPDATA%\Claude\logs (Windows) se surgirem problemas.
edit configurations on claude

Opção 2: VS Code

  1. Abra o VS Code e clique no ícone MCP Servers na barra lateral do GitHub Copilot.
mcp icon

2. Clique em Mostrar Configuração para abrir settings.json.

edit vs code configurations

3. Cole a configuração MCP, atualizando o caminho, nome de usuário e PAT.

4. Salve e teste o servidor através do painel MCP Servers.

Opção 3: Cursor

  1. Abra o Cursor e vá para Configurações > Ferramentas e Integrações.
  2. Clique em Adicionar um Servidor MCP Personalizado.
edit mcp configurations in cursor

3. Cole a configuração MCP, atualizando o caminho, nome de usuário e PAT.

4. Salve e mude para o Modo Agente no painel de chat para testar o servidor.

Passo 4: Testar o Docker-Hub MCP Server

Vamos colocar o Docker-Hub MCP Server para funcionar! No cliente MCP de sua escolha (Claude Desktop, VS Code ou Cursor), tente este prompt:

Usando o Docker-Hub MCP Server, liste todos os repositórios no meu namespace goolam

A IA usará o Docker-Hub MCP Server para consultar a API do Docker Hub e retornar uma lista de repositórios sob o namespace “goolam”. Por exemplo, você pode ver uma saída como:

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

Se o namespace não existir ou não tiver repositórios, a IA o informará. Este teste confirma que o servidor está funcionando e suas credenciais estão configuradas corretamente.

testing the mcp with cursor
Testando o Docker-Hub MCP Server com Cursor
testing the mcp server in vs code
Testando o Docker-Hub MCP Server no VS Code

Dicas de Solução de Problemas

Como o Docker-Hub MCP Server Potencializa Fluxos de Trabalho de IA

O Docker-Hub MCP Server é como um superpoder para o seu fluxo de trabalho Docker. Ao conectar agentes de IA à API do Docker Hub, ele permite tarefas como:

Por exemplo, você poderia perguntar: “Marque minha última imagem como ‘production’” ou “Verifique vulnerabilidades no meu repositório ‘webapp’”. O Docker-Hub MCP Server traduz esses prompts em chamadas de API, tornando tarefas complexas fáceis.

Como está em modo de teste, ele suporta um subconjunto da API do Docker Hub, mas já é uma ferramenta fantástica para automatizar tarefas repetitivas. Além disso, sendo de código aberto, você pode modificá-lo para adicionar recursos personalizados!

Conclusão

E aí está! O Docker-Hub MCP Server é o seu bilhete para combinar a inteligência da IA com o poder do Docker Hub. Ao configurá-lo com Claude Desktop, VS Code ou Cursor, você pode gerenciar seus contêineres com prompts simples, economizando tempo e esforço mental. Seja você um desenvolvedor solo ou executando um pipeline de DevOps massivo, esta ferramenta traz um toque de magia da IA para o seu fluxo de trabalho Docker.

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