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AI Agents in Container

AI Agents in Container

本地服务
github.com/katzByte007数据与分析05 周前更新

关于 AI Agents in Container

AI Agents in Container 是一份配置指南,介绍如何在 Kasm 桌面容器中运行 browser-use 及相关组件,并配置 Ollama 和 MCP 服务。文档列出 VS Code Insiders、Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 的连接方式。

主要功能

  1. 01使用 Docker 运行 Kasm 桌面容器
  2. 02配置 browser-use 及其 Web UI
  3. 03安装并运行 Ollama 模型
  4. 04在多个客户端配置 Puppeteer MCP 服务

适用场景

  1. 01搭建容器化的 browser-use 环境
  2. 02将 Puppeteer MCP 连接到支持的客户端
  3. 03使用指定模型运行 Ollama

MCP 相关

指南说明如何构建 Puppeteer MCP 服务,并为 VS Code Insiders、Claude Desktop、Cursor 和 Windsurf 配置该服务。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用,复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
"mcpServers": {
"AI-Driven-MCP-Server-Data-Processing-Platform": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"\\"
]
}
}
}
启动命令docker run -i --rm '\'

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境(如 Node.js 18+)。各客户端的配置文件位置不同,请参考客户端文档。

安装包
oci\

工具

还没有获取到工具列表

本地服务需要在你的电脑上运行后才能读取工具,维护者暂未提供工具列表。

详细介绍

容器中的 AI Agent

kasm 桌面

docker run \
  --name browser-use \
  --shm-size=4096m \
  -w /mnt \
  -p 8080:6901 \
  -e VNC_PW=password \
  -id kasmweb/ubuntu-noble-desktop:1.16.1
  
user: kasm_user
password: password
browser-use

安装最新版本的 Python

docker exec -u root -it browser-use bash
visudo
kasm-user ALL=(ALL) NOPASSWD: ALL
passwd kasm-user
passwd root
exit

docker exec -it browser-use bash
sudo apt update -y
sudo apt install -y python3-venv git xvfb python3-full
web-ui
# Start in Desktop directory
cd /home/kasm-user/Desktop

# Remove any existing web-ui directory if it exists
sudo rm -rf web-ui

# Clone the repository
git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git
cd web-ui

# Create and set up virtual environment in your home directory instead
python3 -m venv ~/web-ui-venv
source ~/web-ui-venv/bin/activate

# Install UV
curl -LsSf https://github.com/astral-sh/uv/releases/latest/download/uv-installer.sh | sh
source $HOME/.local/bin/env

# Verify environment
whoami
uv --version
python3 --version

# Install requirements using the virtual environment in home directory
uv pip install -r requirements.txt

# Install Playwright dependencies
playwright install-deps 
playwright install

# Setup environment file
cp .env.example .env

# Run the application with Xvfb
xvfb-run -a --server-args="-screen 0 1280x1024x24" python webui.py --ip 0.0.0.0 --port 7788

# Access the application at:
# http://localhost:7788


# Remove existing venv
deactivate
cd /home/kasm-user/Desktop
sudo rm -rf web-ui
安装 OLLAMA
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama serve &

http://localhost:11434

ollama pull deepseek-r1:8b

ollama pull deepseek-r1:8b  # I used this for docker

ollama run deepseek-r1:8b

ollama list

ollama stop deepseek-r1:8b

ollama rm deepseek-r1:8b
MAC OS
  • 安装最新版本的 Python
brew install python3

git clone https://github.com/browser-use/web-ui.git

# Install UV Package https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

cd web-ui

python3 -m venv .venv

source .venv/bin/activate

curl -LsSf https://github.com/astral-sh/uv/releases/latest/download/uv-installer.sh | sh

source $HOME/.local/bin/env

uv --version

python3 --version

uv pip install -r requirements.txt

playwright install-deps 

playwright install

cp .env.example .env

python webui.py --ip 127.0.0.1 --port 7788

http://localhost:7788
在 MAC OS 上安装 OLLAMA
https://ollama.com/download/mac

ollama pull deepseek-r1:8b  # I used this for Mac OS

ollama run deepseek-r1:8b
Vscode Insiders
Google AI Studio(API Key)
MCP 服务
git clone https://github.com/modelcontextprotocol/servers.git
cd servers
docker build -t mcp/puppeteer -f src/puppeteer/Dockerfile .
  • vscode Insider 设置
{
    "mcp": {

      "inputs": [],
      "servers": {
        "puppeteer": {
          "command": "docker",
          "args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
        }
      }
    }
    
  }
  • Claude Desktop 设置
{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
    }
  }
}
  • Cursor
{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
    }
  }
}
  • Codium Windsurf
{
  "mcpServers": {
    "puppeteer": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-i", "--rm", "--init", "-e", "DOCKER_CONTAINER=true", "mcp/puppeteer"]
    }
  }
}

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。