開発者は、アプリケーションを構築、共有、実行するための高速、安全、信頼性の高い方法を必要としており、Dockerはそれを容易にします。Docker Desktop 4.39 リリースでは、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) と Kubernetes のサポートを備えた Docker AI エージェント、Docker Desktop CLI の一般提供、よりシームレスなマルチプラットフォーム イメージ管理のための 'platform' フラグのサポートなど、開発者の生産性向上がいくつか行われています。
Docker AI エージェント: よりスマートに、より機能的に、MCP と Kubernetes に対応
前回のリリースでは、Docker Desktop と CLI に組み込まれた AI を活用したコンテキスト認識型アシスタントとして、Docker AI エージェントのベータ版を導入しました。コンテナ管理、トラブルシューティング、ワークフローをガイダンスと自動化により簡素化します。そして、その反響は信じられないほどで、週間アクティブユーザーが 9倍に増加しました。Docker Desktop のリリースごとに、Docker AI Agent は開発者コンテナのワークフロー全体でよりスマートで、使いやすく、汎用性の高いものになっています。また、GitHub Copilot で Docker を使用している場合は、これらのアップグレードが自動的に取得されるため、常に最新かつ最高の状態で作業できます。
Docker AI Agent は、 Model Context Protocol (MCP) と Kubernetes をサポートするようになったほか、複数行プロンプトや簡単なコピーなどのユーザビリティのアップグレードもサポートされるようになりました。エージェントは、Docker エンジンと対話して、コンテナ、イメージ、ボリュームを一覧表示およびクリーンアップすることもできるようになりました。さらに、Kubernetes クラスターにアクセスすることで、Docker AI Agent は名前空間の一覧表示、Nginx サービスなどのデプロイと公開、ポッド ログの分析を行うことができます。
Docker AI Agent が MCP を使用する方法
MCPは、AIエージェントとモデルを外部のデータやツールに接続するための新しい標準です。AI を活用したアプリやエージェントは、外部ソースからデータや情報を取得し、サードパーティ サービスで操作を実行し、ローカル ファイル システムと対話して、新機能や拡張機能を解き放つことができます。MCP は、 MCP クライアントと MCP サーバーの概念を導入することで機能し、このようにしてクライアントがリソースを要求し、サーバーが要求を処理して要求されたアクションを実行します。
Docker AI エージェントは MCP クライアントとして機能し、コンテナとして実行されている MCP サーバーと対話できます。ターミナルまたは Docker Desktop AI Agent ウィンドウで docker ai コマンドを実行して質問すると、エージェントは作業ディレクトリで gordon-mcp.yml file を探し、そのコンテキストで使用する必要がある MCP サーバーのリストを探します。たとえば、Docker のあらゆるスペシャリストとして、Docker AI Agent は次のことができます。
- MCP フェッチ サーバー 経由で インターネットにアクセスします 。
- MCP Github サーバー を使用して GitHub でプロジェクト を作成する
MCP の導入をより簡単かつ安全にするために、Docker は Anthropic と協力して、MCP サーバーの リファレンス実装 用のコンテナイメージを構築し、Docker Hub の mcp 名前空間で公開しています。Docker AI Agent で MCP を使用する例については、 ドキュメント をご覧ください。
複数の一般的な言語でのアプリのコンテナ化: 近日公開予定
Docker AI Agent は、次のような新しいプログラミング言語でのアプリケーションのコンテナ化もサポートするようになりました。
- npm、pnpm、yarn、bunを使用したJavaScript / TypeScriptアプリケーション。
- Goモジュールを使用するGoアプリケーション。
- pip、poetry、uv を使用した Python アプリケーション。
- nuget を使用した C# アプリケーション
試してみてください — 「アプリケーションをコンテナ化できますか?」と尋ねてみてください。
エージェントがプロジェクト内のサービス数、言語、パッケージ マネージャー、コンテナ化の関連情報を決定するなどの手順を実行すると、Docker 関連のアセットが生成されます。最適化された Dockerfile、Docker Compose ファイル、dockerignore ファイル、および Docker でアプリケーションをすぐに開始するための README があります。
言語とパッケージマネージャーのサポートは、近日中に利用可能になります。
図 1: Docker AI Agent は、アプリのコンテナ化を支援し、その作業の手順を示します
スクリプトを書く必要はなく、Docker AI Agent に依頼するだけです
Docker AI エージェントには、コンテナ、イメージ、ボリュームとのインターフェースなどの組み込み機能も付属しています。スクリプトを書く代わりに、自然言語で複雑な操作を実行するように依頼できます。たとえば、さまざまなサーバーを組み合わせて、未使用の画像の検索やクリーニングなどの複雑なタスクを実行します。
図 2:Docker AIエージェントへの簡単な質問による未使用のイメージストレージの検索と最適化
Docker Desktop CLI: GA がリリースされました
Docker Desktop 437 リリースでは、Docker Desktop を管理するためのコマンドライン ツールである Docker Desktop CLI コントローラーをベータ版で導入しました。開発者は、コマンドラインから直接Docker Desktopの起動、停止、再起動、ステータスの確認などのタスクを実行するだけでなく、ログを印刷して最新バージョンのDocker Desktopに更新することもできます。
Dockerは、CLIでもGUIでも、開発者が作業する場所と出会うことができます。Docker Desktop CLIを使用すると、開発者はGUIワークフローとコマンドラインワークフローをシームレスに切り替えて、ワークフローをニーズに合わせて調整できます。
この機能により、CI/CD パイプラインでの Docker Desktop の操作を自動化し、ターミナルから直接トラブルシューティングを迅速化し、よりスムーズで気を散らすことのないワークフローを作成できます。IT 管理者もこの機能の恩恵を受けます。たとえば、自動化スクリプトでこれらのコマンドを使用して、更新を管理できます。
新しい --platform フラグによるマルチプラットフォームイメージ管理の改善
コンテナ化されたアプリケーションは、多くの場合、複数のアーキテクチャ間で実行する必要があるため、効率的なプラットフォーム固有のイメージ管理が不可欠です。これを簡略化するために、docker save、docker load、docker historyの--platform フラグを導入しました。この追加により、開発者は linux/amd64、 linux/arm64 などの特定のアーキテクチャのイメージを明示的に選択して管理できるようになります。
新しい –platform フラグを使用すると、保存時または読み込み時に環境バリアントを完全に制御できます。たとえば、イメージの linux/arm64 バージョンのみをエクスポートするのは、次のコマンドを実行するのと同じくらい簡単になりました。
docker save --platform linux/arm64 -o my-image.tar my-app:latest
同様に、 docker load --platform linux/amd64 は、 amd64 バリアントのみがマルチアーキテクチャアーカイブからインポートされるようにするため、あいまいさが軽減され、クロスプラットフォームのワークフローが改善されます。デバッグと最適化のために、 docker history --platform は特定のアーキテクチャのビルド履歴に関する詳細な分析情報を提供します。
これらの機能強化により、開発者はイメージの構築、保存、配布の方法を完全に制御できるため、マルチプラットフォーム開発が効率化されます。
詳細については、 履歴、 ドキュメントの読み込み、 保存 をご覧ください。
まとめ
Docker デスクトップ 4.39 、開発者エクスペリエンスの合理化に対する当社の取り組みを強化します。Docker AI Agent の MCP、Kubernetes、コンテナとの対話の組み込み機能などの拡張サポートにより、開発者はワークフローを簡素化およびカスタマイズできます。また、GUI とコマンドラインをシームレスに切り替えると同時に、Docker Desktop CLI を使用して自動化を作成することもできます。さらに、新しい --platform フラグにより、開発者はイメージのビルド、保存、配布の方法を完全に制御できるようになりました。
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