mcpField
D
DockaShell

DockaShell

ローカル
github.com/anzax開発ツール3073 週間前に更新

DockaShell について

DockaShell は、AI エージェントに分離された永続的な Docker コンテナを提供する MCP サーバーです。シェルアクセスとファイル操作が可能で、すべてのコマンドとファイル変更が監査ログに記録されます。研究目的のプロジェクトであり、本番用途向けではありません。

主な機能

  1. 01エージェントごとの独立した永続コンテナ
  2. 02シェルアクセスとファイル操作
  3. 03コマンドとファイル変更の監査ログ
  4. 04npm によるグローバルインストールとコマンドライン管理

活用シーン

  1. 01分離された Python 環境での CSV ファイルの処理
  2. 02コンテナ内での Web 開発プロジェクトの構築と実行
  3. 03セッションをまたぐ SQLite データベースの保持

MCP 対応

本プロジェクトは MCP サーバーであり、シェルやファイル操作のツールを MCP クライアントに公開します。エージェントの操作は監査証跡として記録されます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

DockaShell

DockaShell は、AI エージェントが作業するための隔離された Docker コンテナを提供する MCP(Model Context Protocol)サーバーです。各エージェントは、シェルアクセス、ファイル操作、完全な監査証跡を備えた独自の永続環境を取得します。

これはエージェントの自律性を探求する研究プロジェクトです。シェルベースのワークフローをどこまで押し進められるでしょうか? エージェントは自身の開発環境を管理し、独自のツールを作成できるでしょうか?

これが存在する理由

現在の AI アシスタントは根本的な壁にぶつかっています。

  • 永続メモリがない: 会話はリセットされ、コンテキストは失われ、エージェントは以前の作業を基に積み上げることができません
  • ツールの子守: すべてのシェルコマンドに人間の承認が必要で、エージェントのフローと自律性が損なわれます
  • 限られたツールセット: エージェントは必要なものを自ら構築するのではなく、あらかじめ定義されたツールに縛られています
  • 自己省察がない: 自身のトレースを分析して改善したり、過去のセッションから学んだりできません

DockaShell はこれらの制約を取り除き、何が生まれるかを探求します。

  • 自己進化するエージェント: 自身のツール、スクリプト、ワークフローを構築し洗練させます
  • 継続的なメモリ: セッションをまたいで永続するナレッジベース、wiki、ノートブックを維持します
  • 自律的な探索: 絶え間ない人間の介入なしにシェルコマンドを実行します
  • メタ学習: 以前のトレースを分析して、意思決定とツールの使用を改善します

核心的な問いはこれです。エージェントが真の永続性と自律性を持ったとき、何を成し遂げられるでしょうか?

仕組み

AI Agent (Claude/GPT/...)
  ↔ DockaShell (MCP Server)
      └─ Docker Engine
          ├─ Container A (Project 1)
          │    └─ Persistent Volume
          ├─ Container B (Project 2)
          │    └─ Persistent Volume
          └─ Container C (Project 3)
               └─ Persistent Volume

各 AI エージェントは、永続ストレージを備えた独自の隔離された Docker コンテナを取得します。何十ものカスタムツールの代わりに、エージェントは標準のシェルコマンド(bash、git、npm など)を使用し、独自のワークフローを構築します。

主要な原則:

  • シェル > 専用ツール: エージェントはすでに POSIX を「話せる」ので、実際のコマンドを使わせましょう
  • コンテナ分離: 内部は完全な自律性、ホストシステムへのリスクはゼロ
  • 永続ワークスペース: ファイル、データベース、コンテキストはセッションをまたいで存続します
  • 完全な監査証跡: すべてのコマンドとファイル変更が分析用に記録されます

→ 詳細なアーキテクチャとセキュリティモデルを見る

クイックスタート

# Install
npm install -g dockashell

# Setup
dockashell build
dockashell create my-project
dockashell start my-project

MCP クライアントの設定に追加します:

{
  "mcpServers": {
    "dockashell": {
      "command": "dockashell",
      "args": ["serve"]
    }
  }
}

要件: Node.js 20+、Docker が実行中であること

ワークフローの例

データ分析: エージェントが Python 環境を起動し、CSV ファイルを処理し、インサイトを生成します

Web 開発: エージェントが React アプリを構築し、依存関係をインストールし、ライブプレビュー付きで開発サーバーを実行します

リサーチアシスタント: エージェントがセッションをまたいで情報を追跡し、SQLite データベースを維持し、コンテキストを記憶します

ドキュメント

  • CLI の使用方法 - コマンドとワークフローの例
  • 設定 - グローバル設定とプロジェクト設定
  • MCP ツール - エージェント向けの完全なツールリファレンス

現在の状態

これは活発な研究であり、本番用ソフトウェアではありません。コア機能は実験には十分機能しますが、エージェントが永続的なシェル環境で何をできるかを探求する中で、変更が予想されます。

コントリビューションとフィードバックを歓迎します。

ライセンス

Apache License 2.0

コメント

MCP は初めてですか?

プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。