Container Host AIops
What it does
Governed Docker + Portainer container-host ops: reads, RCA analyses, guarded writes. 38 tools.
- Connects 내 컴퓨터에서 실행
- Account or key No key needed
- Category 개발자 도구
설치
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
컴퓨터용 Claude 앱 설정 파일 열기
SettingsDeveloperEdit Config
이 설정을 붙여 넣고 저장
{ "mcpServers": { "container-host-aiops": { "command": "uvx", "args": [ "container-host-aiops" ] } } }Claude를 끄고 다시 열기
해 보기
Container Host AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Container Host AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Container Host AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Container Host AIops에 연결할 수 없어요
Container Host AIops는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
대신 이렇게 할 수 있어요
A · Container Host AIops에 연결되는 앱 쓰기
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
- 먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
B · 개발자 도구에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
- Sentry✓ ChatGPT
- Compiler Explorer✓ ChatGPT
- GitDiagram✓ ChatGPT
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
터미널 열기
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
이 명령을 붙여 넣고 Enter
claude mcp add --scope user container-host-aiops -- uvx container-host-aiopsClaude Code에서 /mcp 입력
Container Host AIops이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
해 보기
Container Host AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Container Host AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Container Host AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Cursor에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Container Host AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Container Host AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Container Host AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
VS Code에서 AI 채팅을 Agent 모드로 열기
해 보기
Container Host AIops을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Container Host AIops을 쓰고 있다고 하거나 답에 Container Host AIops 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
개발자용: 터미널 명령과 JSON 설정
컴퓨터에 설치
Claude Code
claude mcp add --scope user container-host-aiops -- uvx container-host-aiopsClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"container-host-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"container-host-aiops"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"container-host-aiops": {
"command": "uvx",
"args": [
"container-host-aiops"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"container-host-aiops": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"container-host-aiops"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
한눈에 보기
어떤 앱에서 쓸 수 있나요
이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
할 수 있는 일
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
기본 점검i
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검
- ✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 AIops-tools 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
- ✓ 통과
계속 관리되고 있음
코드 마지막 변경: 15일 전
- ✓ 통과
라이선스 있음
MIT 사용
- – 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
- – 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
- … 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
토론
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
사용자 리뷰
아직 리뷰가 없어요
개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i
- 이 카테고리의 다른 서버 5858개 중 69%보다 스타가 많아요
- 이 카테고리의 다른 서버 5858개 중 63%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
- 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5858개 중 100%와 같거나 더 좋아요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
자주 묻는 질문
Container Host AIops, 안전한가요?
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
어떤 키나 코드가 필요한가요?
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
아직 관리되고 있나요?
GitHub 저장소는 마지막으로 15일 전 변경됐고, 최신 버전(0.14.0)은 15일 전 레지스트리에 올라왔어요.
어떤 앱에서 쓸 수 있나요?
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리의 다른 것
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
GitHub
Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.
Serena MCP: the IDE for your agent
A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.
제작자의 README
README 열기
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Container Host AIops
Audit availability: Real writes require a committed
pendingaudit row and stop before contacting the platform if storage is unavailable. Reads and previews may continue with a warning; new audit rows store outcome summaries rather than full responses.
Disclaimer: Community-maintained open-source project. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Docker, Inc., Portainer.io, or any container-platform vendor. "Docker", "Portainer" and all product/trademark names belong to their respective owners. MIT licensed.
Governed AI-ops for non-orchestrator container hosts — the Docker Engine API (over a local unix socket or a TCP host), Portainer (its management API, which also proxies Docker), and Podman (a rootful/rootless service socket speaking the Docker-compatible API plus libpod-native endpoints) — with a built-in governance harness: a unified audit log over both MCP and CLI, a runaway/budget safety guard, and undo-token recording. It records every operation; it does not decide whether a write is permitted — that is the agent's or the account's call. Multi-platform by construction: a registry keyed by platform means a per-target platform field (docker / portainer / podman) selects the API shape, and another host family could be added later without touching the ops/CLI/MCP layers. Exercised against a live Docker Engine 27.5.1 daemon (doctor, overview, the three flagship analyses, and a governed stop_container with audit + undo recorded); the Portainer and Podman API paths are covered by the mock suite only.
What it does
Three flagship signature analyses, plus the guarded reads and writes around them:
- Restart-loop RCA — inspect containers for restart count + exit code, flag the crash-looping ones (restartCount over threshold, or restarting/dead, or a non-zero exit), and map each to a likely cause + action from the exit code (137 OOM/SIGKILL, 143 SIGTERM, 139 segfault, 127 bad entrypoint, …), with a tail of logs. Every ranking carries its numbers, not a black-box verdict.
- Resource-pressure analysis — a one-shot CPU%/memory% sample per running container vs its configured limits, flagging each "near" (≥ 80% of a threshold) or "over", with a recommendation (raise a limit, set a missing memory limit, scale out).
- Image & volume bloat — dangling images + dangling volumes + build cache from
system/df, totalled into prune candidates with reclaimable bytes.
What works
- CLI (
container-host-aiops ...):init,overview,container,image,volume,network,system,stack,pod,analyze,manage,secret,doctor,mcp. - MCP server (
container-host-aiops mcporcontainer-host-aiops-mcp): 38 tools (29 read, 9 write), every one wrapped with the bundled@governed_toolharness. - Connection layer: Docker over a unix socket (
httpx.HTTPTransport(uds=...)) or a TCP host; Portainer over HTTPS with anX-API-Keytoken that also proxies the Docker API of a managed endpoint; Podman over its rootful/rootless service socket (autodetected:$XDG_RUNTIME_DIR/podman/podman.sockfirst, then/run/podman/podman.sock) speaking the Docker-compat layer (paths reused wholesale) plus libpod-native endpoints. A local Docker/Podman socket needs no secret — the socket's file permissions are the boundary. - Encrypted credentials: the Portainer API token lives in an encrypted store
~/.container-host-aiops/secrets.enc(Fernet + scrypt) — never plaintext on disk. Unlock with a master password fromCONTAINER_HOST_AIOPS_MASTER_PASSWORD(MCP/CI) or an interactive prompt (CLI). - Reversibility: mutating writes fetch the real before-state first and record a faithful inverse (
stop↔start;update_containerrestores prior CPU/memory limits). Irreversible ops (remove_container,prune_images,prune_volumes,recreate_stack) capture the before-state for audit but declare no undo. - Safety: every state-changing CLI op supports
--dry-runand requires double confirmation; every write MCP tool takes adry_runpreview — and prune previews list what would be removed + reclaimable bytes before doing it.
What this tool does, and does not, decide
It delivers container-host operations — reads and writes — accurately and efficiently, and records every one of them. It does not decide whether a write is allowed to happen. That is the agent's judgement, or the permission of the account you connect it with: point it at a Docker socket mounted read-only, or a Portainer account without write scope, and the writes fail at the server — the place that actually owns the permission.
So there is no read-only switch, no policy file, no approval gate to configure. The one thing the tool guarantees is that nothing is silent: every call, over MCP and over the CLI alike, lands an audit row in ~/.container-host-aiops/audit.db, and destructive writes still capture their before-state and record an inverse where one exists.
Each tool declares a
risk_level, kept in agreement with its[READ]/[WRITE]
documentation tag by a test, and carried into the audit row as a descriptive
tier — so a reviewer can see at a glance that a row was a high-risk delete. It
is a label, not a gate.
Capability matrix (38 MCP tools)
| Domain | Tools | Count | R/W |
|---|---|---|---|
| Overview | overview | 1 | read |
| Containers | list_containers, inspect_container, container_logs, container_stats, container_top, container_restart_summary | 6 | read |
| Images | list_images, inspect_image, dangling_images, image_disk_usage | 4 | read |
| Volumes | list_volumes, inspect_volume, dangling_volumes | 3 | read |
| Networks | list_networks, inspect_network | 2 | read |
| System | system_info, system_version, system_df, system_events | 4 | read |
| Stacks | list_endpoints, list_stacks, stack_detail (Portainer), list_compose_stacks (docker+podman) | 4 | read |
| Pods (Podman) | list_pods | 1 | read |
| Analyses (flagship) | restart_loop_rca, resource_pressure_analysis, image_and_volume_bloat | 3 | read |
| Writes | remove_container, prune_images, prune_volumes, recreate_stack | 4 | write (high) |
restart_container, stop_container, start_container, update_container | 4 | write (medium) |
The three analyses accept injected data for offline analysis, or pull live from a configured target. list_endpoints/list_stacks/stack_detail require a portainer target; list_compose_stacks (Compose project rollup by the com.docker.compose.project label, with per-stack health) works on docker or podman; list_pods requires a podman target (Docker/Portainer have no pod concept).
Platform support matrix
| Capability | docker | portainer | podman |
|---|---|---|---|
| Container / image / volume / network / system reads | ✅ | ✅ (proxied) | ✅ (compat) |
| Flagship analyses (restart-loop RCA, resource pressure, bloat) | ✅ | ✅ | ✅ (compat) |
| Lifecycle + prune writes (stop/start/restart/remove/update/prune) | ✅ | ✅ | ✅ (compat) |
Compose-stack rollup (list_compose_stacks) | ✅ | ✅ (proxied) | ✅ |
Portainer endpoints / stacks / recreate_stack | — | ✅ | — |
Podman pods (list_pods, libpod) | — | — | ✅ |
Quick start
As a Claude Code plugin
One install gives an agent both the skill and the MCP server:
/plugin marketplace add AIops-tools/marketplace
/plugin install container-host-aiops@aiops-tools
The MCP server is fetched with uv and pinned to the package version this plugin declares, so an audit row can be traced back to the code that wrote it. Credentials are still configured with container-host-aiops init — see below.
As an OpenClaw plugin
The same bundle is published on ClawHub, where one install delivers the skill and its MCP server together:
openclaw plugins install clawhub:@zw008/container-host-aiops
openclaw skills info container-host-aiops # expect: Visible to model: yes
Restart the OpenClaw gateway afterwards so it loads the plugin. The MCP server is fetched with uv, pinned to this exact release, so uvx has to be on PATH — without it the skill still installs but reports Visible to model: no. Credentials are configured exactly as below.
As a CLI or standalone MCP server
uv tool install container-host-aiops # or: pipx install container-host-aiops
container-host-aiops init # wizard: add a Docker/Podman socket or Portainer target container-host-aiops doctor # verify config, secrets, connectivity container-host-aiops overview # one-shot host health container-host-aiops analyze restart-loop # crash-looping containers + cause/action container-host-aiops container list --running # running containers
Run as an MCP server (stdio):
export CONTAINER_HOST_AIOPS_MASTER_PASSWORD=... # only needed for Portainer targets
container-host-aiops-mcp
Where that password then lives: an exported variable is readable by
every process this shell starts and is recorded by shell history. On a
shared or long-lived host, prefer the interactive prompt, or inject it from
a secret manager for the life of the one command that needs it.
Governance
Every operation — MCP and CLI — passes through the bundled @governed_tool harness. It records; it does not authorize (see above).
- Audit — every call (params, outcome summary, status, duration, risk tier, and any operator-supplied approver/rationale) is logged to
~/.container-host-aiops/audit.db(relocatable viaCONTAINER_HOST_AIOPS_HOME). The CLI writes the same row the MCP path does — there is no unaudited entry point. - Runaway guard — a safety backstop, not an authorization gate: the same call hammered in a tight loop trips a circuit breaker so a stuck agent can't burn unbounded calls/time. Disable with
CONTAINER_HOST_RUNAWAY_MAX=0; optional hard ceilings viaCONTAINER_HOST_MAX_TOOL_CALLS/CONTAINER_HOST_MAX_TOOL_SECONDS. - Undo recording — reversible writes record an inverse descriptor built from the fetched before-state.
- Risk tier — a descriptive label on the audit row derived from
risk_level; it gates nothing.
Scope
This is the container-host member of the AIops-tools family (governed AI-ops with audit + budget + undo), for single-host Docker / Portainer / Podman. It is deliberately NOT for a cluster orchestrator, a hypervisor, a storage appliance, a backup product, or OT / industrial edge — those are separate tools/lines.
Missing a capability?
Coverage is intentionally a curated subset of the Docker Engine + Portainer + Podman (libpod) APIs. Missing a call, or want another container host family? Open an issue or PR — contributions welcome.
Verification status
- Docker — exercised against a live Docker Engine 27.5.1 daemon:
doctorandoverviewconnected over the local socket, therestart-loopand image/volumebloatanalyses were run against real crash-looping containers and real reclaimable data, and a governedstop_containerwrote a row to the audit DB and recorded a working undo descriptor. - Portainer and Podman — mock-validated only. Those API paths are modelled from each project's public API shape and have not been exercised against a live server.
- The full checklist — what the mock suite guarantees, what the Docker run already satisfied, and what a Portainer/Podman run still has to prove — is in docs/VERIFICATION.md.
container-host-aiops doctoris the fastest live check on any platfor