痛点

AI 助手（Claude Code、Cline、Roo Code、AstrBot 等）运行在 Docker 容器中时，所有的工具调用——命令执行、文件读写、进程管理——都被限制在容器内部。它们接触不到 Windows 宿主机。

但很多时候我们真的需要这个能力：

• 让 Claude Code 直接在宿主机上执行 ipconfig、netstat 排查网络问题
• 让 AstrBot 读取宿主机上的日志文件发到 QQ 群
• 让 AI 助手在宿主机上打开浏览器、启动应用
• 监控宿主机 CPU、内存、磁盘使用情况

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议） 正是为解决这类"AI 需要操作外部系统"的问题而生的标准协议。

项目介绍

MCP Docker Host Bridge 是一个轻量级的 Python 项目，在 Windows 宿主机上运行一个 MCP 服务器，通过 SSE（Server-Sent Events）传输协议将宿主机能力以标准 MCP 工具的形式暴露给 Docker 容器内的任何 MCP 客户端。

项目地址

👉 https://github.com/hastunemiku05231/mcp-docker-host-bridge

---

架构图

Docker 容器                              Windows 宿主机
  ┌─────────────────────┐                ┌─────────────────────┐
  │ 你的应用            │                │ python              │
  │ (MCP 客户端) ───────┼─ host.docker   │   windows_mcp_      │
  │                     │   .internal:   │   server.py         │
  │ Claude Code         │   8919/sse     │                     │
  │ Cline / Roo Code    │                │ 工具:               │
  │ AstrBot             │                │  • execute_command  │
  │ 任何 MCP 客户端     │                │  • get_system_info  │
  └─────────────────────┘                │  • read_file        │
                                         │  • write_file       │
                                         │  • list_processes   │
                                         │  • open_application │
                                         └─────────────────────┘

6 个内置工具

工具	功能	使用的 Shell
execute_command	执行 cmd.exe 或 PowerShell 命令	cmd / powershell
get_system_info	获取 OS 版本、CPU、内存、磁盘信息	powershell
read_file	读取文本文件（支持 UTF-8 / GBK）	—
write_file	写入或追加文件内容	—
list_processes	按 CPU 使用率列出进程	powershell
open_application	通过默认程序打开 exe/文件/URI	—

---

快速开始

1. Windows 宿主机上安装依赖

pip install "mcp[cli]" uvicorn starlette

2. 启动 MCP 服务器

python windows_mcp_server.py

看到以下输出即启动成功：

MCP Docker Host Bridge starting on http://0.0.0.0:8919/sse
   Health:    http://0.0.0.0:8919/health
   PID:       8412

3. 配置容器内的应用

创建 mcp_client_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "windows_host": {
      "url": "http://host.docker.internal:8919/sse",
      "transport": "sse",
      "timeout": 30,
      "sse_read_timeout": 300
    }
  }
}

在 docker-compose.yml 中挂载配置：

services:
  your-app:
    image: your-app:latest
    volumes:
      - ./mcp_client_config.json:/path/in/container/mcp_config.json:ro
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

注意：host.docker.internal 是 Docker Desktop 提供的内置 DNS 名称，自动解析到宿主机 IP，无需手动配置网络。

4. 使用

应用连接后，你的 AI 助手就可以直接调用这些工具了：

• “在宿主机上运行 ipconfig”
• “查看宿主机系统信息”
• “读取宿主机上的 C:\logs\app.log”
• “列出宿主机上占用 CPU 最高的进程”

---

安全设计

服务器内置了黑名单机制，在执行命令前进行安全检查：

默认拦截的命令：

• 系统命令：shutdown、reboot、format、diskpart
• 文件破坏：del、rmdir、reg delete
• 用户管理：net user、net localgroup
• PowerShell cmdlet：Remove-Item、Format-Volume、Stop-Computer

自定义黑名单：

# 添加额外屏蔽
$env:MCP_BRIDGE_BLOCKED_CMDS = "taskkill,sc,reg"
python windows_mcp_server.py

---

配置选项

所有配置通过环境变量完成：

环境变量	默认值	说明
MCP_BRIDGE_HOST	0.0.0.0	绑定地址
MCP_BRIDGE_PORT	8919	监听端口
MCP_BRIDGE_BLOCKED_CMDS	内置列表	额外屏蔽的 cmd 命令
MCP_BRIDGE_BLOCKED_PS_CMDLETS	内置列表	额外屏蔽的 PowerShell cmdlet

---

实际应用场景

场景 1：Claude Code 在容器中控制宿主机

Claude Code 运行在 Docker 容器中，通过 MCP 协议连接宿主机上的桥接服务器，可以直接执行宿主机的命令、读写文件。

场景 2：AstrBot QQ 机器人获取宿主机信息

AstrBot 配置了 MCP 客户端后，在 QQ 群里发一条 查看宿主机CPU温度，机器人就会调用 MCP 工具在宿主机上执行命令，把结果返回群里。

场景 3：自动化 CI/CD

容器化的构建工具链通过 MCP 桥接调用宿主机上的原生编译工具、签名工具等。

---

工作原理

MCP (Model Context Protocol) 是 Anthropic 提出的开放协议，定义了一套标准化的接口规范，让 AI 模型能够调用外部工具和访问外部数据。

本项目实现了 MCP 协议的 SSE（Server-Sent Events） 传输模式：

1. 服务器在 http://0.0.0.0:8919/sse 启动 HTTP 端点
2. 容器内的 MCP 客户端通过 host.docker.internal:8919 发起连接
3. 客户端与服务端通过 initialize → tools/list → tools/call 的标准流程交互
4. 所有工具调用在宿主机上执行，结果通过 SSE 流返回给容器

---

总结

MCP Docker Host Bridge 解决了一个很具体的痛点：“AI 在容器里，但我想让它操作宿主机”。它只有单个 Python 文件、零外部依赖（除了 MCP SDK），配置简单，安全可控。

如果你也在 Windows 上用 Docker 跑 AI 助手，不妨试试这个项目。

GitHub 仓库：https://github.com/hastunemiku05231/mcp-docker-host-bridge

许可证：MIT