#docker

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントが外部ツールや社内システムにつながるための“共通のつなぎ方”みたいなものです。ローカルで試すだけなら、`python server.py` の一発で動くこともあります。でも、企業で本番運用するとなると話は別。元記事は、そのギャップをかなり実務的に埋めにいく内容でした。 正直、こういう記事は地味に見えて、あとで効いてくる話が多いです。認証が甘いと危ないし、止まったら困るし、アップデートで既存接続を切るのもまずい。AIまわりの話は派手なデモが目立ちますが、現場ではむしろこの“つまらないけど重要な部分”が本体だと思います。 ローカルで動くMCP Serverと、本番運用のMCP Serverでは考えるべきことがまるで違う 本番ではまず「認証」「監視と再起動」「安全なアップグレード」の3点が大事 認証は用途で使い分けるのが現実的 - 社内向けなら API Key - ユーザーごとの権限が必要なら OAuth 2.0 - 厳しい規制がある業界では mTLS Dockerでは `restart`、`internal: tru

高性能なLLMを「自分のPCや自宅サーバー」で動かすための、かなり本気の実践メモ集です。 予算ごとに「どこまでできるか」をはっきり書いていて、夢物語ではなく現実の設計図になっています。 4枚のRTX PRO 6000を使った構成は豪快ですが、単なるお金の話ではなく、PCIeスイッチや電力制御まで踏み込んでいるのが渋いです。 speech-to-text（音声→文字起こし）やDockerを使った運用も含まれていて、実験ではなく“使うための環境”として整っているのが強いです。 このリポジトリは、ひと言でいうと「ローカルでLLMをちゃんと使うための、かなり筋の通った設計図」です。 しかも雰囲気がいい。ふわっとした夢の話ではなく、「$2,000ならここまで」「$40,000ならこの景色」という、かなり生々しい金額感で話が進みます。ここがまず面白いところです。 最近のLLMはクラウドで使うのが当たり前になりましたが、ローカルで動かす意味はちゃんとあります。たとえば、外部サービスにデータを投げたくない場面。社内資料や個人メモ、音声データみたいな“出したくない情報”を扱うとき、手元で完結する安心感は

What makes this story interesting from a Claude / Claude Code perspective is less the headline and more the direction of travel: the tooling stack around LLM development is becoming more “platform-like,” and Docker is clearly trying to sit closer to where developers already work. For Claude users, that matters because the fastest path from prompt to production often runs through containers, reproducibility, and deployment workflows. The source points to Docker quietly positioning itself as an AI