mcp
为Claude提供项目管理、上下文感知与Docker代码执行能力的MCP开发服务器。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：mcp。 它的用途是：为Claude提供项目管理、上下文感知与Docker代码执行能力的MCP开发服务器。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/mcp-mcp-dev-server/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我检查当前项目src目录下的API服务代码结构，并在这个项目的Docker环境中运行单元测试。”，它会先读取并分析你的项目文件，然后启动一个临时的Docker容器，在容器内执行你定义的测试命令（如npm test），并将测试结果和日志返回给你。
介绍
这个Skill是一个MCP（模型上下文协议）服务器，旨在解决开发者在AI辅助编程时，项目上下文管理不便、代码执行环境隔离困难以及开发流程难以自动化的问题。它通过MCP协议，让Claude等AI助手能够感知你的项目结构，并安全地在Docker容器中执行代码，从而将AI的代码建议直接转化为可验证的运行结果。
使用方式非常简单。你只需要在本地或服务器上启动这个dev-server，并将其配置为你的AI助手（如Claude Desktop）的MCP服务器。之后，在与AI对话时，你就可以通过自然语言指令，让它读取项目文件、分析代码结构，或者在隔离的Docker环境中运行特定的构建命令、测试脚本，甚至启动开发服务器。
它非常适合需要频繁进行代码审查、自动化测试、环境搭建或项目脚手架生成的开发者。无论是全栈开发、后端开发还是运维工程师，都可以利用它来提升开发效率，确保代码在可控的环境中运行，避免污染本地开发环境。
建议在使用前确保已安装Docker，并对MCP协议有一定了解。由于它涉及代码执行，请仅用于可信的项目，并注意管理好服务器访问权限，避免潜在的安全风险。对于简单的代码片段测试，可能无需动用此工具。
核心特点
与仅提供代码建议的AI工具不同，它通过MCP协议深度集成项目上下文，并能直接在Docker容器中安全执行代码，实现了“建议-验证”的闭环。相比其他MCP工具，它更专注于为Claude提供完整的项目管理与安全的代码沙箱执行环境。
注意事项
不适合仅需简单代码解释或一次性脚本编写的轻量级任务，且要求用户具备Docker和MCP的基础配置知识。
常见问题
这个MCP服务器支持哪些AI助手？
主要设计用于Claude Desktop，但理论上任何支持MCP协议的客户端都可以连接使用。
必须安装Docker才能用吗？
是的，其核心的代码执行功能依赖于Docker来创建隔离环境，因此本地或服务器必须安装并运行Docker。