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让 AI 代理在 macOS 上直接管理、构建并诊断 Linux 容器。
该 MCP 工具声明用于在 macOS 上管理、构建、检查和诊断 Linux 容器，天然具备本机代码执行与容器/系统资源访问能力，因此需谨慎使用。材料未显示需要密钥或固定远程端点，且为 Apache 2.0 开源，但仓库社区采用度很低、维护状态未知，供应链信任度有限。
材料明确标注无需密钥或环境变量，未见令牌收集、存储或凭证转发描述；基于现有信息，凭证暴露面较低。
材料未声明任何远程端点，系统检查项中也未显示网络外发能力细节；仅从现有描述看，未发现会将用户数据发送到外部服务的事实依据。
系统已明确标记 executes-code，且功能描述包括管理、构建、诊断容器，说明其会在本机触发进程并调用容器相关系统能力。这属于该类 MCP 工具的常规高权限本地能力，应在受控环境中使用。
为实现容器管理与检查，该工具很可能需要访问本机容器资源、镜像、配置及相关文件/日志；材料未给出精确访问边界，但未见超出其声明用途的过度授权证据。
正面因素是存在可审计的开源仓库且采用 Apache 2.0 许可证；但来源为 third_party_registry，GitHub 仓库 0 star、README 缺失、维护状态未知，社区验证与持续维护证据较弱，需自行审查源码与发布物一致性。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"container-mcp" 暂无可直接复制的安装信息，请查看页面文档或源码仓库。
请用 container-mcp 在 macOS 上基于当前目录的 Dockerfile 构建一个名为 webapp-dev 的 Linux 容器，并启动它，然后返回构建结果、容器状态和暴露端口信息。
返回容器构建与启动结果，包括镜像/容器信息、运行状态及端口详情。
请用 container-mcp 检查名为 api-test 的容器，输出其基础镜像、环境变量、挂载卷、网络配置和资源限制，并用要点总结潜在配置问题。
给出容器详细配置清单，并总结可能影响运行的配置风险。
请用 container-mcp 诊断名为 worker-service 的 Linux 容器无法正常启动的问题，检查日志、退出码、健康检查状态和最近变更，并给出可能原因与修复建议。
输出故障诊断结果，包含关键日志线索、可能原因和可执行修复建议。
通过 Podman REST API 管理容器，实现创建、查看与运维操作。