docker使用经验

docker run --rm -p 8000:8000 --env-file .env mssql-mcp

部分	含义
docker run	用某个镜像启动一个容器
--rm	容器停止后自动删除，不留垃圾
-p 8000:8000	端口映射，把宿主机 8000 端口转发到容器 8000 端口
--env-file .env	把宿主机当前目录下的 .env 文件作为环境变量注入容器
mssql-mcp	使用的镜像名

docker run -d --rm -p 8000:8000 --name mssql-mcp --env-file .env mssql-mcp

• -d：后台运行，命令立刻返回，终端不被占用
• --name mssql-mcp：给容器起名字，方便 docker logs mssql-mcp、docker stop mssql-mcp

点击查看代码

``# 后台启动
docker run -d --rm -p 8000:8000 --name mssql-mcp --env-file .env mssql-mcp

# 看日志确认启动成功
docker logs mssql-mcp

# 查看/停止
docker ps
docker logs mssql-mcp
docker stop mssql-mcp

# 端口占用排查
netstat -ano | findstr :8000

# 跑你的测试
python src/test/test_ff.py
uv run python src/test/test_ff.py

掌握 5 个最核心的指令

指令	一句话理解
FROM	从哪个基础镜像开始
WORKDIR	之后的操作在哪个目录
RUN	构建时执行什么命令
COPY	把本地什么文件复制进去
CMD	容器启动时运行什么

• Docker + uv + MCP 项目常用命令速查

点击查看代码

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# 一、构建镜像
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# 重建镜像（改 Dockerfile / pyproject.toml / uv.lock 后必须执行）
docker build -t mssql-mcp .


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# 二、启动容器
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# 标准启动（后台运行 + 挂载 src + 热更新）
docker run -d --rm `
  -p 8000:8000 `
  --name mssql-mcp `
  --env-file .env `
  -v ${PWD}/src:/app/src `
  mssql-mcp

# 说明：
#   -d              后台运行
#   --rm            容器停止后自动删除
#   -p 8000:8000    端口映射（宿主:容器）
#   --name          容器名
#   --env-file      加载 .env 变量
#   -v              挂载 src/ 实现热更新


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# 三、日常操作
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# 查看运行中的容器
docker ps

# 查看所有容器（含已停止）
docker ps -a

# 查看日志（实时）
docker logs -f mssql-mcp

# 查看日志（过滤关键词）
docker logs mssql-mcp | Select-String "HOT RELOAD"

# 停止容器
docker stop mssql-mcp

# 重启容器（改 src/ 下 .py 后只需这步）
docker restart mssql-mcp


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# 四、改代码后的标准流程
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# 场景 A：只改了 src/ 下的 .py 文件
docker restart mssql-mcp

# 场景 B：改了 Dockerfile / pyproject.toml / uv.lock / .env
docker stop mssql-mcp
docker build -t mssql-mcp .
docker run -d --rm `
  -p 8000:8000 `
  --name mssql-mcp `
  --env-file .env `
  -v ${PWD}/src:/app/src `
  mssql-mcp


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# 五、验证
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# 确认挂载生效
docker inspect mssql-mcp --format '{{json .Mounts}}'

# 确认代码从挂载目录加载（期望输出 /app/src/mssql_mcp）
docker exec mssql-mcp uv run --no-sync python -c "import mssql_mcp, os; print(os.path.dirname(mssql_mcp.__file__))"

# 查看容器内 Python 版本
docker exec mssql-mcp python --version

# 查看容器内环境变量
docker exec mssql-mcp env


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# 六、客户端测试
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# 跑测试脚本
uv run python src\test\test_ff.py

# 本地直接验证配置
uv run python -c "from mssql_mcp.config.settings import get_settings; print(get_settings().db.driver)"


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# 七、端口排查
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# 查看 8000 端口占用
netstat -ano | findstr :8000

# 查看占用进程
tasklist | findstr <PID>

# 强杀进程
taskkill /PID <PID> /F


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# 八、清理
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# 停止并删除容器（--rm 启动时已自动删，此命令用于手动清理）
docker stop mssql-mcp

# 删除镜像
docker rmi mssql-mcp

# 清理所有停止的容器、无用网络、悬空镜像
docker system prune -f