【ITニュース解説】Everything about Docker – Basics, MCPs, and more...

Dockerはアプリケーションの開発、配布、実行のためのプラットフォームである。これは、アプリケーションを動かすための環境を簡単に作成し、どこでも同じように動かせるようにする技術だ。

Dockerには主に3つの基本的な概念がある。一つ目は「コンテナ」だ。コンテナは、アプリケーションとその実行に必要なすべてのものを一つにまとめた、独立した実行環境である。仮想マシン（VM）を知っているなら、コンテナはVMと似ているが、もっと軽量で、ホストコンピューターのリソースを共有しながら、アプリケーションのプロセスを分離して動かす特徴がある。例えるなら、アプリケーションごとに専用の小さなコンピューターを用意するようなものだが、OS全体をコピーするわけではないため、非常に効率が良い。二つ目は「イメージ」だ。イメージはコンテナを作成するための指示書や設計図にあたる。この指示書は「Dockerfile」というファイルに記述され、これを実行することで、いつでも同じコンテナが作成される。アプリケーションのコードや、必要なライブラリ、設定などがこのイメージに含まれている。三つ目は「レジストリ」だ。レジストリは、作成したコンテナイメージを保存し、共有するための場所である。Docker Hub、Amazon ECR、Azure ACR、GoogleのGCRなどが一般的なレジストリの例だ。自分専用のレジストリをローカルに作成したり、特定のネットワーク内だけで共有したりすることもできる。これにより、チーム内でイメージを簡単に共有し、開発環境と本番環境で同じアプリケーションを実行できる。

Dockerコンテナは、それぞれ特定の目的を持って動作する。例えば、データベースを動かすコンテナ、バックエンドサーバーを動かすコンテナ、定期的な処理を実行するコンテナなどがある。しかし、複数のコンテナが連携して動作するアプリケーションの場合、例えばデータベースコンテナとバックエンドサーバーコンテナを別々に作成すると、それらの間の通信設定（ポート接続など）を手動で行う必要があり、作業が増え、デプロイに時間がかかってしまう。この問題を解決するのが「Docker Compose」である。Docker Composeは、複数のDockerコンテナの定義と、それらの間の接続設定などを一つのYAMLファイルにまとめて記述できるコマンドだ。これにより、個々のコンテナがそれぞれ定義されつつも、Docker Composeがそれらのコンテナ間の接続を自動で処理してくれるため、開発者は複雑な設定に悩まされることなく、アプリケーション全体を簡単に管理・起動できるようになる。

ここからは、Dockerの最新の機能、特にAIとの連携に焦点を当てる。前提として、いくつかの新しい概念を理解する必要がある。

「Model Context Protocol（MCP）」は、AIアプリケーションを外部システムやデータソースに接続するための標準化されたオープンソースプロトコルである。これにより、例えばChatGPTがNotionのチャットにアクセスできるような連携が可能になる。AIが外部の様々なツールやデータと連携するための共通言語と考えると良いだろう。

「Ask Gordon」は、新しくリリースされたDocker DesktopおよびDocker CLI専用のAIアシスタントだ。Dockerに関する疑問や操作をAIがサポートしてくれる。 「Docker Model Runner（DMR）」は、Dockerを使ってAIモデルを実行、管理、デプロイできるようにするツールである。AIモデルのライフサイクルをDockerコンテナ上で管理するための機能を提供する。

「エージェントワークフロー」は、AIツールが異なるツールと接続されることで生まれる一連の作業の流れを指す。これらのツールを連携させるには、エージェントのタスクを調整するためにMCPが必要となる。MCPはAIアプリケーションと外部ツール間の標準化された通信を可能にするクライアント・サーバーアーキテクチャに従っている。

MCPアーキテクチャには以下の要素がある。「MCPサーバー」は、特定のツールや機能をModel Context Protocolを介してAIモデルに提供する専門プログラムだ。「MCPクライアント」は、AIアプリケーションとMCPサーバーの間の橋渡しをする役割を果たす。そして「MCP Gateway」は、MCPサーバーとMCPクライアントを接続するDockerのオープンソースソリューションである。MCPクライアントは複数のMCPサーバーに接続でき、MCPサーバーも複数のMCPクライアントに接続できるため、両者間は多対多の関係にある。MCP Gatewayがこの関係をつなぐ役割を担う。

「MCP Catalog」はMCPサーバーをホストする場所だ。MCPクライアントはMCP Gatewayを介して、このカタログに登録されたサーバーにアクセスする。 「MCP Toolkit」は、コンテナ化されたMCPサーバーの設定、管理、実行を行い、それらをAIエージェントに接続するためのゲートウェイである。MCPサーバーが提供するツールは、サーバーと同じコンテナ内で動作する場合もあれば、専用のコンテナで動作する場合もある。これにより、特定の操作に応じて複数のサーバーが起動されるといった柔軟な運用が可能になる。

具体的なMCPサーバーの例として「Docker Hub MCPサーバー」がある。これはDocker HubのAPIと連携し、豊富なイメージメタデータを大規模言語モデル（LLM）にアクセス可能にするMCPサーバーだ。これにより、Dockerコンテナのインテリジェントな解析や発見が可能になり、AIがDocker環境をより深く理解し、活用できるようになる。

これらの概念を理解することで、システムエンジニアを目指す初心者は、Dockerの基本的な使い方だけでなく、AIとの連携という最新のトレンドにも対応できるようになるだろう。