Docker MCP Toolkitが統合されたので再度セットアップから連携までを解説

前回、下記で拡張機能のDocker MCP Toolkitの導入について記事を書きましたが、非推奨となったので再度記事を書きます。

非推奨となった拡張機能で提供されていたDockerのMCP Toolkitについての記事

さて、以前の発端は以前のDocker MCP Toolkit経由だと日本語が文字化けするという問題があったのでIssueを発行したことでした。

https://github.com/docker/labs-ai-tools-for-devs/issues/288

しかし、思ったよりやり取りも活発じゃないから廃れるのか・・・？と思っていたら、そもそもこのリポジトリ、アーカイブ行きになってしまいました。調べてみると、Dockerの機能として統合されたということがわかりました。

というわけで今回は、非推奨になった拡張機能版との違いに触れつつ、新しくなったMCP Toolkitの有効化から、AIエージェントとの連携方法までを書いていきたいと思います。。

MCP Toolkitって、何がそんなに良いの？

前回の記事と近い内容かもですが、まあもう一度書きます。

そもそもAIエージェントが賢く動くには、外部のツールを自由に使えることがめちゃくちゃ重要です。MCPっていうのは、そのための共通言語みたいなものですね。

ただ、これまでのやり方だと、いくつか面倒な点があったんです。

  • ツールの管理が大変: 信頼できるMCPサーバー（ツール）を探して、一個一個インストールして…っていうのが地味に手間でした。
  • 環境構築が複雑: ツールごとに必要なものが違ったりして、環境の差異に悩まされることもありましたね。(フルパス入れないとダメだったり)
  • セキュリティ大丈夫？: 認証情報の管理とか、ちょっと心配になる部分もありました。

MCP Toolkitは、こういう面倒な部分をまるっと解決してくれるツールです。Docker Desktopの設定を少しいじるだけで実現できます。

  • ツールの発見が楽ちん: Docker Desktopの中から、信頼できるツールを検索して、ポチっとするだけで有効にできます。
  • セットアップがほぼ不要: 依存関係とかをDockerが全部やってくれるので、面倒な設定作業から解放されます。まさにゼロ・マニュアルセットアップ。
  • セキュリティも安心: Dockerコンテナの技術がベースなので、CPUやメモリ、ファイルアクセスなんかもちゃんと制限できて安全です。OAuth認証にも対応してるので、アカウント連携も安心。
  • クライアント設定が劇的にシンプルに: これが一番嬉しいポイントかも。ツールキットが窓口（ゲートウェイ）になってくれるので、AIエージェント側の設定は一度やればおしまい。後からツールを追加・削除しても、クライアントの設定を変える必要がありません。

【新手順】MCP Toolkitのセットアップ

じゃあ早速、新しいMCP Toolkitを有効にする手順を見ていきましょう。もし以前の拡張機能版を入れてる人がいたら、先にアンインストールしておいてくださいね。あと、これは比較的新しい機能なのでDockerを最新にしておいて下さい。

1. MCP Toolkitを有効にする

まずは、Docker Desktopの設定からベータ機能をオンにします。

  • Docker Desktopを開いて、右上の歯車アイコンから「Settings」を選びます。
  • 左のメニューから「Beta features」を選択。
  • 「Enable Docker MCP Toolkit」っていう項目があるので、これにチェックを入れます。
  1. 最後に「Apply & restart」ボタンを押して、Docker Desktopを再起動。

再起動すると、Docker Desktopの左側のメニューに「MCP Toolkit」っていうのが新しく表示されてるはずです。

2. MCPサーバー（ツール）を入れてみる

次に、使いたいツールをカタログからインストールします。ここでは例として、Context7を使ってみましょうか。(Context7はAIに公式ドキュメントを食わせたい時によく使います)

  1. Docker Desktopの左メニューから「MCP Toolkit」を選びます。
  2. 「Catalog」タブを開くと、使えるツールがずらっと並んでいます。
  3. 「Context7l」サーバーを探して、右側にある「+」（プラス）アイコンをクリック。これでインストール完了。

サーバーによっては、ちょっと追加の設定が必要です。例えば、GitHubサーバーの場合は、自分のアカウントと連携させないといけないので、「Configuration」タブに切り替えます。
Secretsはその後必要なSecretsを入力します。（SeretsはGithubで払い出す必要があります。詳細はAIに聞いてみて下さい）

AIエージェントとの連携

MCP Toolkitの真価は、AIエージェントと繋いでこそ分かります。ツールキットが窓口になってくれるおかげで、エージェント側の設定がシンプルになります。

以前の設定（Before）

これまでは、例えばCursorみたいなAIエージェントの設定ファイルに、使いたいMCPサーバーの情報を一個一個、全部書かないといけませんでした。環境によってはフルパスで指定する必要があったりして、管理が本当に面倒でした…。

JSON
// 以前のCursor設定ってこんな感じでした（抜粋）
{
    "mcpServers": {
        "filesystem": {
            "command": "/Users/takumi/.nvm/versions/node/v22.14.0/bin/node",
            "args": [
                "/Users/takumi/.nvm/versions/node/v22.14.0/lib/node_modules/@modelcontextprotocol/server-filesystem/dist/index.js",
                "/Users/takumi/Documents/src/private_src/daily/2025-04-27/mastra-embeddings-sample"
            ]
        },
        // 他のサーバー設定が延々と続く...
    }
}
新しい設定（After）

ClaudeとかCursorとかなら以下の接続ボタンを押せばいいだけです。
私は今接続しているので、Disconnectと表示されています。

例えば、Visual Studio CodeでMCPツールを使いたいなら、settings.jsonにこれを追加するだけ。

JSON

JSON
// VS Codeのsettings.json設定例
"mcp": {
  "servers": {
    "MCP_DOCKER": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "mcp",
        "gateway",
        "run"
      ],
      "type": "stdio"
    }
  }
}

個別のサーバー設定は、ぜーんぶDocker DesktopのMCP Toolkit側で管理します。新しいツールを追加したくなったら、ツールキットのCatalogからポチっとするだけ。クライアント側の設定は一切触らなくていいです。

実際にこんな風に使えます

シナリオ1: VS CodeでGitHubのIssueをチェックする

上の手順でVS CodeとMCP Toolkitを繋いでおきます。

VS Codeのチャットで@agentって打ってエージェントモードにして、「@mcp #tools」と聞いてみると、使えるツール（この場合はGitHub）のリストを教えてくれます。

あとは「僕のリポジトリでオープンになってるIssueを一覧にして」みたいにお願いすれば、エージェントがGitHubツールを裏で使って、結果を返してくれます。

シナリオ2: Claude DesktopでWebページを操作する

MCP ToolkitのCatalogから、今度はPuppeteerサーバー（ブラウザを自動操作するツール）も追加しておきます。

「Clients」タブを開いて、Claude Desktopの横にある「Connect」ボタンを押すだけ。（Claudeが起動してたら再起動が必要かもです）

これだけで、Claudeはブラウザ操作とGitHub操作の両方ができるようになりました。

「docs.docker.comのスクリーンショットを撮って、その色を反転させて」みたいな、複数のツールを組み合わせた複雑なお願いも聞いてくれるようになります。

まとめ

Docker Desktopに統合された新しいMCP Toolkit、かなり良い感じです。

  • 設定が楽。Dockerの設定をいじるだけ。
  • AIエージェント側の設定もめちゃくちゃシンプルになって、管理が楽に。
  • Dockerのコンテナ上で動くから、セキュリティも安心。
  • どんなMCPがあるかたまにカタログから見つけて試しやすい。

とまあ、今回はこんな感じです。

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Posted by takumioda