آموزش راه اندازی گیت‌هاب کوپایلت (GitHub Copilot)
در سال‌های اخیر، ابزارهایی مانند VS Code و GitHub Copilot شیوه کدنویسی توسعه‌دهندگان را متحول کرده‌اند. با این حال، ظرفیت واقعی هوش مصنوعی فراتر از تکمیل خودکار سینتکس است. توسعه‌دهندگان امروزی به راهکارهایی نیاز دارند که بتوانند با تمام اکوسیستم توسعه نرم‌افزار از مدیریت مخازن کد تا خطوط لوله استقرار به‌طور یکپارچه تعامل داشته باشند.
Docker’s MCP Toolkit با فراهم کردن امکان اتصال امن بین VS Code و GitHub Copilot به ابزارها و سرویس‌های خارجی، این نیاز را برآورده می‌سازد. این ابزار، دستیار هوش مصنوعی شما را از یک پیشنهاددهنده کد ساده به یک پلتفرم ارکستراسیون قدرتمند تبدیل می‌کند؛ بدون آن‌که خللی در تجربه آشنای توسعه با VS Code یا استانداردهای امنیتی سازمانی ایجاد کند.
چالش‌های ادغام ابزارهای هوش مصنوعی
پروتکل Model Context Protocol (MCP) به عنوان یک استاندارد نوظهور، امکان اتصال عوامل هوش مصنوعی به ابزارها و سرویس‌های خارجی را فراهم می‌کند و به آنها توانایی انجام اقدامات واقعی فراتر از تولید متن می‌دهد. با این حال، چندین چالش اساسی در مسیر پذیرش گسترده این فناوری وجود دارد که در ادامه به مهم‌ترین آنها اشاره می‌کنیم:
۱. کشف ابزارهای تکه‌تکه و پراکنده
توسعه‌دهندگان در یافتن سرورهای MCP معتبر و قابل اعتماد در مخازن توزیع شده، لیست‌های کامیونیتی و منابع مختلف اسناد با مشکلاتی مواجه هستند. همچنین، کمبود مکانیسم‌های موثر برای تایید اصالت و اعتماد به این منابع، روند کار را پیچیده‌تر می‌کند.
۲. پیچیدگی‌های پیاده‌سازی و استقرار
فرآیندهای فعلی استقرار نیازمند اقدامات دستی همچون شبیه‌سازی مخازن (repository cloning)، مدیریت وابستگی‌ها (dependency management) و میزبانی سرویس‌های غیر کانتینری (self-hosting of non-containerized services) است. این موارد علاوه بر افزایش دشواری‌ها، قابلیت حمل‌پذیری راهکارها را در محیط‌های مختلف کاهش داده و مانعی جدی برای پذیرش گسترده ایجاد کرده‌اند.
۳. نگرانی‌های امنیتی و انطباق با استانداردها
بسیاری از ابزارهای موجود با مجوزهای دسترسی گسترده اجرا می‌شوند و اطلاعات حساس مانند اعتبارنامه‌ها را به صورت متغیرهای محیطی متن ساده مدیریت می‌کنند. این شیوه‌ها آسیب‌پذیری‌های امنیتی قابل توجهی ایجاد کرده و با الزامات سختگیرانه امنیت سازمانی ناسازگار است.
۴. محدودیت‌های قابلیت‌های سازمانی
راه‌حل‌های فعلی معمولا فاقد امکانات حیاتی برای محیط‌های سازمانی هستند؛ از جمله امکان اجرای سیاست‌های امنیتی، ثبت دقیق ممیزی (Audit Logging) و رعایت شیوه‌های استاندارد امنیتی که برای استقرار در تولید ضروری‌اند.
پاسخ استراتژیک داکر
داکر از طریق دو راه‌حل مکمل که برای تغییر چشم‌انداز ادغام ابزار هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، به این چالش‌ها می‌پردازد:
Docker MCP Catalog
Docker MCP Catalog به عنوان یک مخزن متمرکز و قابل اعتماد برای کشف و دسترسی به سرورهای MCP تایید شده عمل می‌کند. این کاتالوگ که مستقیم در Docker Hub ادغام شده است، با بیش از ۱۰۰ ابزار تایید شده از شرکای فناوری پیشرو راه‌اندازی می‌شود و منبعی قابل اعتماد برای ابزارهای ادغام هوش مصنوعی آماده تولید در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد.
Docker MCP Toolkit
جعبه ابزار Docker MCP مجموعه‌ای جامع از ابزارها و خدماتی را ارائه می‌دهد که سرورهای MCP امن، یکپارچه و با قابلیت استقرار فوری را ارائه می‌دهند. این جعبه ابزار از فناوری کانتینر Docker برای تضمین رفتار سازگار در تمام محیط‌ها استفاده می‌کند و در عین حال بهترین شیوه‌های امنیتی را به طور پیش‌فرض پیاده‌سازی می‌کند.
معماری فنی: معرفی رابط خط فرمان Docker MCP
نسخه دسکتاپ Docker 4.42.0 رابط خط فرمان جدیدی با نام docker mcp را معرفی می‌کند که به عنوان یک لایه مدیریت یکپارچه برای اکوسیستم Docker MCP عمل می‌نماید. این ابزار خط فرمان (CLI) فلسفه سادگی و کاربرپسندی Docker را حفظ کرده و در عین حال امکانات گسترده‌ای را برای پشتیبانی از سناریوهای پیچیده و استقرارهای سازمانی ارائه می‌دهد.
قابلیت‌های اصلی رابط خط فرمان docker mcp
با اجرای دستور زیر، چهار حوزه اصلی مدیریتی که توسط این CLI پوشش داده می‌شوند، قابل مشاهده است:
- عملیات کاتالوگ:
کشف، نصب و مدیریت چرخه عمر ابزارهای مرتبط با MCP - ادغام کلاینت:
مدیریت اتصال و پیکربندی دستیارهای هوش مصنوعی در محیط توسعه - مدیریت مخفی:
ذخیره‌سازی امن و توزیع متمرکز اعتبارنامه‌ها و اطلاعات حساس - اجرای سیاست:
کنترل دقیق دسترسی کاربران و مدیریت انطباق با استانداردهای امنیتی سازمانی.
این رابط خط فرمان، گامی مهم در جهت ساده‌سازی و تسهیل استفاده از MCP در محیط‌های توسعه و تولید است و امکان مدیریت متمرکز و امن ابزارهای هوش مصنوعی را برای سازمان‌ها فراهم می‌کند.
راهنمای پیاده‌سازی
پیش‌نیازها
قبل از آغاز فرآیند پیاده‌سازی، لطفا اطمینان حاصل کنید که موارد زیر را در اختیار دارید:
- نسخه دسکتاپ Docker 4.41.0 یا بالاتر به همراه افزونه MCP Toolkit نصب شده باشد
- Node.js نسخه ۱۸ یا بالاتر جهت اجرای رابط کاربری
- ویرایشگر کد VS Code یا هر IDE دلخواه دیگری که ترجیح می‌دهید
استفاده از پایگاه داده نمونه واقعی
به جای استفاده از یک پایگاه داده خالی PostgreSQL ، توصیه می‌کنیم از یک مثال واقعی همراه با داده‌های نمونه بهره ببرید. در این مطلب، از یک سرویس کاتالوگ محصول نمونه استفاده خواهد شد تا فرآیند پیاده‌سازی ملموس‌تر و کاربردی‌تر باشد.
مرحله ۱. کپی کردن (Clone ) سرویس کاتالوگ نمونه
مرحله ۲. شروع سرویس‌های بک‌اند (شامل Postgres با داده‌های نمونه)
در این راه‌اندازی، موارد زیر فعال خواهند شد:
- یک پایگاه داده PostgreSQL که روی پورت ۵۴۳۲ اجرا می‌شود و شامل داده‌های نمونه کاتالوگ محصولات است.
- یک سرویس بک‌اند مبتنی بر Node.js برای مدیریت و پردازش داده‌ها.
- داده‌های نمونه شامل اطلاعات مرتبط با محصولات، دسته‌بندی‌ها و موجودی انبار.
حالا بیایید فرانت‌اند را باز کنیم تا ببینیم با چه داده‌هایی کار می‌کنیم:
مرحله ۳. نصب وابستگی‌های فرانت‌اند
مرحله ۴. شروع سرور توسعه
برای مشاهده برنامه کاتالوگ، آدرس زیر را در مرورگر باز کنید:
این اقدام به شما امکان می‌دهد ساختار داده‌ای که قرار است توسط Claude مورد پرس‌وجو قرار گیرد را به صورت بصری مشاهده و درک کنید.
دکمه Create Product را بزنید و شروع به اضافه کردن موارد جدید به سیستم کاتالوگ محصول خود کنید.
اکنون ما یک پایگاه داده واقعی برای کار با آن داریم، نه یک پایگاه داده خالی.
مرحله ۵. راه‌اندازی MCP Toolkit
داکر دسکتاپ را باز کنید و به بخش MCP Toolkit در نوار کناری بروید.
فعال کردن سرور MCP داکر
مرحله ۶. پیکربندی VS Code
VS Code را باز کنید و اگر افزونه MCP Toolkit را نصب نکرده‌اید، آن را نصب کنید.
مرحله ۷. اضافه کردن سرور MCP
مرحله ۸. استفاده از GitHub Co-Pilot
اکنون زمان آن فرا رسیده است که از GitHub Copilot برای تعامل با سرور Docker CLI MCP استفاده کنید. برای این منظور:
- وارد بخش Copilot در محیط توسعه خود شوید.
- گزینه Agent را انتخاب کنید.
- ابزارهایی را که قصد دارید در مکالمه و تعامل با عامل هوش مصنوعی استفاده شوند، مشخص نمایید.
با این تنظیمات، Copilot قادر خواهد بود از طریق رابط MCP به ابزارها متصل شده و دستورات را به صورت هوشمندانه اجرا یا پیشنهاد دهد.
مرحله ۹. چت با GitHub Co-Pilot
پرامپت: «تمام کانتینرهای در حال اجرا روی دسکتاپ Docker من را لیست کن»
عیب‌یابی:
در صورتی که با مشکل زیر مواجه شدید:
راه حل این است که تعداد ابزارهای درخواست خود را به ۱۲۸ یا کمتر کاهش دهید. می‌توانید این کار را با انتخاب تنها ابزارهای ضروری که می‌خواهید با GitHub Co-Pilot استفاده کنید، انجام دهید.
جمع بندی
Docker MCP Toolkit نمایانگر گامی مهم در پیشبرد زیرساخت‌های مدرن برای توسعه عوامل هوش مصنوعی است. این پلتفرم، چالش‌های کلیدی در زمینه‌های امنیت، قابلیت کشف ابزارها و آمادگی سازمانی را به‌صورت موثر برطرف می‌کند.
با تکیه بر فناوری کانتینر‌سازی اثبات‌شده و زیرساخت توزیع قدرتمند Docker، MCP بستری مقیاس‌پذیر، ایمن و منطبق با الزامات محیط‌های سازمانی برای ادغام ابزارهای هوش مصنوعی فراهم می‌سازد.
سازمان‌هایی که این جعبه ابزار را به کار می‌گیرند، علاوه بر حفظ امنیت، پایداری و کارایی ارائه‌شده توسط پلتفرم Docker، به اکوسیستم در حال رشد ابزارهای تاییدشده نیز دسترسی خواهند داشت. در شرایطی که دستیاران هوش مصنوعی به‌طور روزافزون در جریان‌های کاری توسعه نرم‌افزار ادغام می‌شوند، Docker MCP با ارائه رویکردی جامع در مدیریت و یکپارچه‌سازی ابزارها، مزیتی استراتژیک برای تیم‌های فنی و سازمان‌ها به همراه دارد.