$ loading_
通过自然语言管理 Docker 容器与 Kubernetes 资源，简化构建、部署和运维操作。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Docker & Kubernetes MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请帮我在 Kubernetes 集群中部署一个名为 web-api 的 Deployment，使用镜像 nginx:latest，副本数为 3，并暴露一个 ClusterIP Service。部署后检查 Pod 和 Service 状态并总结结果。
创建 Deployment 和 Service，并返回资源状态、运行情况与可能的异常说明。
使用当前目录的 Dockerfile 构建镜像 myapp:dev，然后启动一个容器并将本地 8080 端口映射到容器 80 端口。完成后列出相关容器状态。
完成镜像构建与容器启动，并给出容器 ID、端口映射和运行状态。
请检查命名空间 default 中状态异常的 Pod，查看事件和日志，找出最可能的故障原因，并给出下一步修复建议。
返回异常 Pod 的诊断结果，包含日志线索、根因判断与可执行修复建议。
让 AI 通过 MCP 管理 Docker 容器、镜像与 Compose 服务。
让大模型直接管理并监控主机上的 Docker 容器运行状态。
通过统一接口管理 Docker 容器、镜像与编排，并支持日志巡检和自愈恢复
通过 AI 管理 Docker 容器、服务器、技术栈与部署任务的 MCP 工具
通过安全容器运行 Kubernetes 命令，协助集群管理、部署排障与运维操作。
让 AI 直接操作 Kubernetes 与 Helm，完成集群管理、排障与发布任务。