Container Host AIops

Name: Container Host AIops
Author: AIops-tools

作者：AIops-toolsバージョン 0.14.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.AIops-tools/container-host-aiops

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Governed Docker + Portainer container-host ops: reads, RCA analyses, guarded writes. 38 tools.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

接続方法: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 開発者ツール

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

基本チェック：1項目中1項目に合格
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "container-host-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "container-host-aiops"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add container-host-aiops -- uvx container-host-aiops

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "container-host-aiops": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "container-host-aiops"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "container-host-aiops": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "container-host-aiops"
      ]
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント AIops-tools で確認済みです
… 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
… 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの1393件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの1393件のうち83%より最近レジストリに公開
基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの1393件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Container Host AIopsは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.14.0）がレジストリに届いたのは8 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

作者：github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT3 日前更新

インストール

Desktop Commander

作者：wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

パソコンで動く★ 10,225MIT15 日前更新

インストール

Cloudflare MCP

作者：cloudflare

Cloudflare MCP servers

クラウドで動く★ 4,446Apache-2.014 か月前更新

インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Container Host AIops

Audit availability: Real writes require a committed pending audit 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 mcp or container-host-aiops-mcp): 38 tools (29 read, 9 write), every one wrapped with the bundled @governed_tool harness.
Connection layer: Docker over a unix socket (httpx.HTTPTransport(uds=...)) or a TCP host; Portainer over HTTPS with an X-API-Key token that also proxies the Docker API of a managed endpoint; Podman over its rootful/rootless service socket (autodetected: $XDG_RUNTIME_DIR/podman/podman.sock first, 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 from CONTAINER_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_container restores 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-run and requires double confirmation; every write MCP tool takes a dry_run preview — 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 via CONTAINER_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 via CONTAINER_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: doctor and overview connected over the local socket, the restart-loop and image/volume bloat analyses were run against real crash-looping containers and real reclaimable data, and a governed stop_container wrote 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 doctor is the fastest live check on any platfor

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

Container Host AIops

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

作者のREADME

Container Host AIops

What it does

What works

What this tool does, and does not, decide

Capability matrix (38 MCP tools)

Platform support matrix

Quick start

As a Claude Code plugin

As an OpenClaw plugin

As a CLI or standalone MCP server

Governance

Scope

Missing a capability?

Verification status