ADK-Rust
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Container Management

AI 에이전트를 위한 Docker 컨테이너 운영 — 실행, 중지, 검사, exec, 이미지/네트워크/볼륨 관리, 네이티브 Docker 소켓을 통한 안전한 라이프사이클 관리.

스킬 소스 열기 공식 가이드 읽기 ↗

이 스킬이 가르치는 것

특정 작업 유형을 위한 재사용 가능한 플레이북입니다.

MCP 서버는 에이전트에게 어떤 작업이 가능한지 알려줍니다. 스킬은 그 작업들에 대한 판단을 추가합니다: 작업을 인식하는 방법, 따라야 할 순서, 피해야 할 것, 그리고 결과가 완료되었는지 결정하는 방법.

Docker 컨테이너 작업을 조율하세요 — 실행, 중지, 검사, exec, 이미지/네트워크/볼륨 관리, 로그 조회. Docker 컨테이너 관리, 이미지 풀링, 컨테이너 상태 점검, 로그 확인, 컨테이너 내 명령 실행, 네트워크 관리, 문제 해결 시 사용하세요.

아키텍처

Container Management이(가) ADK-Rust 에이전트를 어떻게 안내하는지.

스킬은 서비스 자격 증명이나 비즈니스 데이터를 포함하지 않고 지침만 포함하므로 읽기 쉽고 휴대 가능합니다. ADK-Rust가 에이전트에 제공하고, 에이전트는 검토된 도구 경계에서 선택하며, 연결된 MCP 서버가 인증된 작업을 수행합니다.

01

사용자 요청

에이전트는 일반 언어로 표현된 목표를 받습니다.

02

Container Management 스킬

의도를 일치시키고 결정 가이드를 제공하며 도구 경계를 좁힙니다.

03

ADK-Rust 에이전트

워크플로우를 계획하고 각 의미 있는 단계를 런타임을 통해 스트리밍합니다.

04

mcp-containers

기능을 소유한 시스템에 대해 인증된 작업을 실행합니다.

05

검증된 결과

스킬의 완료 규칙은 사용자에게 반환되는 증거를 형성합니다.

휴대 가능한 지침: SKILL.md · 기능 경계: mcp-containers · 허용된 도구: 32

결정 가이드

에이전트가 요청을 올바른 작업으로 전환하는 방법입니다.

이 경로들은 스킬 지침에서 직접 가져온 것입니다. 모델이 의도를 인식하고 전체 기능 범위 대신 집중된 도구나 워크플로우를 선택하도록 돕습니다.

01

"containers", "running", "list", "ps"?

WORKFLOW 1: 컨테이너 상태

02

"logs", "output", "errors"?

WORKFLOW 2: 로그 및 진단

03

"run", "start", "deploy container"?

WORKFLOW 3: 컨테이너 실행

04

"stop", "kill", "restart"?

WORKFLOW 4: 라이프사이클 관리

05

"exec", "shell", "command inside"?

WORKFLOW 5: 내부 실행

06

"images", "pull", "build"?

WORKFLOW 6: 이미지 관리

07

"network", "connect", "DNS"?

WORKFLOW 7: 네트워크

08

"volume", "storage", "mount"?

WORKFLOW 8: 볼륨

검증된 워크플로우

유용한 결과를 위한 반복 가능한 시퀀스입니다.

워크플로우는 여러 도구 호출을 사용자가 실제로 인식하는 작업으로 결합합니다. 스킬은 순서와 의도된 결과를 설명하며 ADK-Rust는 공유 런타임을 통해 에이전트의 진행 상황을 스트리밍합니다.

011-3개의 호출

컨테이너 상태

목록 + 통계 + 검사

022-4개의 호출

로그 및 진단

로그 + 프로세스 + 리소스 + 파일시스템

033-4개의 호출

컨테이너 실행

풀 → 실행 → 시작 확인

042-3개의 호출

수명 주기

중지 → 제거 (안전한 순서)

051개의 호출

내부 명령 실행

컨테이너 내 명령 실행

062-3개의 호출

이미지 관리

풀, 태그, 검사

도구 경계

스킬은 32개의 문서화된 도구를 사용할 수 있습니다.

이 허용 목록은 스킬에서 선언합니다. 에이전트가 이 작업에 필요한 행동에 집중하도록 유지하며, mcp-containers는 인증, 검증, 연결된 시스템에 대한 책임을 집니다.

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

작동 규칙

에이전트가 해야 할 것

  • 결정 가이드를 따르고, 선언된 도구 경계를 사용하며, 응답 전에 결과를 검증하세요.

운영 경계

에이전트가 피해야 할 것

  • 이 스킬을 프로덕션 작업에 사용하기 전에 완전한 SKILL.md를 검토하세요.

설치 및 연결

기능이 기대하는 스킬을 그 옆에 추가하세요.

ADK-Rust 스킬 로더가 발견할 수 있는 저장소에 설치하고, mcp-containers에 연결하며, 선언된 도구가 사용 가능한지 확인한 후 에이전트에게 워크플로우 사용을 요청하세요.

스킬 설치
git clone https://github.com/zavora-ai/skill-container-management.git \
  ~/.skills/skills/container-management
ADK-Rust 로딩 형태
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()?;

저장소의 호환성 선언: mcp-containers 서버 연결 필요 (Docker 소켓).

공식 문서

완전한 스킬 패키지를 읽어보세요.

저장소는 정확한 지침, 예제, 헬퍼 스크립트, 자산, MCP 요구사항, 라이선스, 이후 업데이트에 대해 권위 있는 출처로 남아 있습니다.

개요 ↗README.md스킬 지침 ↗SKILL.mdMcp 간 워크플로우 ↗references/cross-mcp-workflows.md예제 ↗references/examples.md도구 시퀀스 ↗references/tool-sequences.md검증 ↗scripts/validate.py컨테이너 상태 ↗assets/container-status.md

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소스 기록

이 스킬 항목의 저장소 메타데이터입니다.

공개 저장소 보기 ↗
라이선스
Apache-2.0
허용된 도구
32
참조
3
수정
a3ac96cc78d8
업데이트됨
2026년 5월 31일