はじめに

最近、Anthropicが発表した MCP (Model Context Protocol) が話題ですね。
Claude DesktopなどのAIクライアントが、ローカルのツールやデータベースに標準的な方法で接続できるプロトコルです。

しかし、MCPサーバー（ツール側）を試そうとすると、こんな悩みに直面しませんか？

「Pythonのバージョンが合わない...」
「依存ライブラリを入れたらローカル環境が汚れた...」
「AIにローカルコマンドを実行させるのがセキュリティ的に怖い...」

そこで登場するのが Docker です。
Docker社もMCPを推進しており、MCPサーバーをコンテナ化して動かすアプローチが推奨され始めています。

本記事では、Dockerを使って、環境を汚さずに安全にMCPサーバーを動かす方法を解説します。

DockerでMCPを動かすメリット

通常、MCPサーバーはローカルのプロセスとして uv run や npm start で起動しますが、Dockerを使うと以下のメリットがあります。

環境分離: ローカルにPythonやNode.jsの特定バージョンを入れる必要がない。
セキュリティ: AIが実行できる範囲をコンテナ内に閉じ込められる（ファイルアクセス制限など）。
配布が楽: docker pull するだけでツールが使える。

前提条件

Docker Desktopがインストールされていること
Claude Desktopアプリがインストールされていること

手順：Docker版 MCPサーバーの設定

Claude Desktopは設定ファイル (claude_desktop_config.json) にコマンドを記述することでMCPサーバーと通信します。
ここで docker run コマンドを指定するのがポイントです。

1. 設定ファイルを開く

以下のパスにある設定ファイルをエディタで開きます。

Win: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Mac: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. Docker経由で実行する設定を記述

例として、SQLiteデータベースを操作するMCPサーバーをDockerで動かす設定です。

{
  "mcpServers": {
    "sqlite-docker": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",           // 重要: 標準入力を対話的にする
        "--rm",         // 終了時にコンテナを削除
        "-v", "c:/workspace/data:/data", // 必要なデータだけマウント
        "mcp/sqlite",   // Dockerイメージ名（例）
        "--db-path", "/data/my-db.sqlite"
      ]
    }
  }
}

ポイント:

command を docker にします。
-i (interactive) フラグが必須です。MCPは標準入出力(stdio)を使ってAIと通信するため、これがないと動きません。
-v (volume) で、AIに触らせたいディレクトリだけをマウントします。これにより、PC内の他のファイルを勝手に覗かれるリスクを排除できます。

実践：自作MCPサーバーをDocker化する

自分で作ったツール（Node.js/Python）をDocker化する場合も簡単です。

Dockerfileの例 (Node.js)

FROM node:18-alpine

WORKDIR /app
COPY package.json .
RUN npm install
COPY . .

# MCPはstdioを使うので、余計なログが出ないように注意する
CMD ["node", "index.js"]

Claude側の設定

    "my-custom-tool": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "my-mcp-image:latest"
      ]
    }

これだけで、ローカル環境に一切依存せず、自作ツールをClaudeから呼び出せるようになります。

まとめ：DockerこそMCPのベストパートナー

MCPは強力ですが、「AIにローカルマシンの操作権限を与える」ことと同義になりがちです。
Dockerを挟むことで、「サンドボックス化された安全なAIエージェント」 を簡単に構築できます。

Docker Desktopのエラーと戦った後は、ぜひこの「Docker × MCP」の快適さを体験してみてください！