"containers", "running", "list", "ps"?
WORKFLOW 1: Container Status
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開発ワークフロー公開スキル
Container Management
AIエージェント向けDockerコンテナ操作 — 実行、停止、検査、exec、イメージ・ネットワーク・ボリューム管理、安全第一のライフサイクル管理をネイティブDockerソケット経由で提供。
このスキルが教えること
特定の作業に再利用できるプレイブックです。
MCPサーバーはエージェントに利用可能なアクションを伝えます。スキルはそれらのアクションに関する判断を追加します：仕事の認識方法、従うべき順序、避けるべきこと、結果が完了したと判断する方法。
Dockerコンテナ操作をオーケストレーションします — 実行、停止、検査、exec、イメージ管理、ネットワーク、ボリューム、ログ閲覧を行います。Dockerコンテナの管理、イメージのプル、コンテナの健全性確認、ログ閲覧、コンテナ内コマンド実行、ネットワーク管理、トラブルシューティング時に使用してください。
アーキテクチャ
Container ManagementがADK-Rustエージェントをどのように導くか。
スキルはサービス認証情報やビジネスデータではなく指示を含むため読みやすくポータブルです。ADK-Rustがエージェントに提供し、エージェントはレビュー済みのツール境界から選択し、接続されたMCPサーバーが認証された操作を実行します。
01
ユーザーリクエスト
エージェントは通常の言語で表現された目標を受け取ります。
02
Container Management スキル
意図に合致し、意思決定ガイドを提供し、ツールの境界を絞り込みます。
03
ADK-Rustエージェント
ワークフローを計画し、各重要なステップをランタイムにストリームします。
04
mcp-containers
機能を所有するシステムに対して認証された操作を実行します。
05
検証済みの結果
スキルの完了ルールはユーザーに返される証拠を形作ります。
意思決定ガイド
エージェントがリクエストを適切なアクションに変換する方法。
これらのルートはスキルの指示から直接来ています。モデルが意図を認識し、全機能の即興ではなく特定のツールやワークフローを選択するのに役立ちます。
"logs", "output", "errors"?
WORKFLOW 2: Logs & Diagnostics
"run", "start", "deploy container"?
WORKFLOW 3: Run Container
"stop", "kill", "restart"?
WORKFLOW 4: Lifecycle Management
"exec", "shell", "command inside"?
WORKFLOW 5: Execute Inside
"images", "pull", "build"?
WORKFLOW 6: Image Management
"network", "connect", "DNS"?
WORKFLOW 7: Networks
"volume", "storage", "mount"?
WORKFLOW 8: Volumes
実証済みのワークフロー
有用な結果のための繰り返し可能なシーケンス。
ワークフローは複数のツール呼び出しをユーザーが実際に認識するタスクに結びつけます。スキルはその順序と意図された結果を説明し、ADK-Rustは共有ランタイムを通じてエージェントの進行状況をストリームします。
011-3の呼び出し
コンテナ状況
一覧表示＋統計＋検査
022-4の呼び出し
ログと診断
ログ＋プロセス＋リソース＋ファイルシステム
033-4の呼び出し
コンテナ実行
プル → 実行 → 起動確認
042-3の呼び出し
ライフサイクル
停止 → 削除（安全な順序）
051の呼び出し
内部実行
コンテナ内でコマンド実行
062-3の呼び出し
イメージ管理
プル、タグ付け、検査
ツールの境界
スキルは32の文書化されたツールを使用する場合があります。
この許可リストはスキルによって宣言されます。エージェントがこの仕事に必要なアクションに集中し、mcp-containersが認証、検証、接続されたシステムの責任を保持します。
list_containers
inspect_container
run_container
stop_container
kill_container
remove_container
restart_container
pause_container
unpause_container
rename_container
get_logs
exec_container
get_stats
get_top
get_changes
wait_container
update_container
list_images
pull_image
remove_image
inspect_image
tag_image
image_history
list_networks
create_network
remove_network
inspect_network
connect_network
list_volumes
create_volume
remove_volume
inspect_volume
作業ルール
エージェントがすべきこと。
- 意思決定ガイドに従い、宣言されたツールの境界を使い、応答前に結果を検証してください。
運用の境界
エージェントが避けるべきこと。
- 本番作業でこのスキルを有効にする前に完全なSKILL.mdをレビューしてください。
インストールと接続
期待される機能の隣にスキルを追加してください。
ADK-Rustスキルローダーが検出できるリポジトリをインストールし、mcp-containersに接続し、宣言されたツールが利用可能であることを確認してからエージェントにワークフローを使用させてください。
スキルをインストール
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-container-management.git \
~/.skills/skills/container-managementADK-Rust読み込みの形状
let skills = SkillLoader::from_dir("~/.skills/skills").await?;
let skill = skills.load("container-management").await?;
let agent = LlmAgentBuilder::new("agent")
.instruction(skill.instructions())
.tools(skill.allowed_tools(toolset)?)
.build()?;リポジトリの互換性声明: mcp-containersサーバーの接続が必要です（Dockerソケット）。
公式ドキュメント
完全なスキルパッケージを読む。
リポジトリは正確な指示、例、ヘルパースクリプト、アセット、MCP要件、ライセンス、後の更新に関して権威を保持します。
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開発ワークフローでさらに詳しく。
Browser AutomationAIエージェント向けウェブ操作 — ページ読み取り、データ抽出、スクリーンショット取得、フォーム操作、ヘッドレスChromiumによる構造化コンテンツのスクレイピング。17の許可されたツールCI/CD Pipeline ManagementAIエージェント向けのパイプライン操作 — ビルドの監視、ログからの失敗原因のデバッグ、安全なデプロイのトリガー、mcp-cicdを通じたリリースゲートの管理。8の許可されたツールCode Search & NavigationAIエージェント向けコードインテリジェンス — セマンティック検索、シンボル参照、コールグラフ、依存関係マッピング、影響範囲分析、所有権解決をmcp-code-search経由で提供。8の許可されたツール
ソース記録
このスキルエントリのリポジトリメタデータ。
- ライセンス
- Apache-2.0
- 許可されたツール
- 32
- 参照
- 3
- リビジョン
- a3ac96cc78d8
- 更新済み
- 2026年5月31日