Docker の AI 新機能を使ってみよう！

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1. 1 Docker の AI 新機能を使ってみよう！ ~ MCP Toolkit / Docker Model Runner / Docker Offload / cagent ~ 鈴木 敦 / Atsushi Suzuki
2. 2 鈴木 敦 Atsushi Suzuki LinkedIn Docker Captain AWS Community Builder (Container) 2020/7 ~ エンジニア人生開始 ~ 2022/7 フルスタック(主にフロント) 2022/8 ~ AI とインフラ(人手不足で) かっこよすぎるロゴ 新館7階のパエリア それまでは日本橋の会社で営業 スカウト求人やフードデリバリーアプリなど... 今年(2025)からコミュニティ活動も
3. 3 発表でお伝えしたいこと Docker を使った開発をされている エージェント・LLM 活用に興味がある チーム開発での AI 環境統一を検討中 対象となる方 Docker の AI 機能群で何ができるように なったか把握する 明日から試せる最初の一歩を見つける 今日の目標
4. 4 今日お話しすること なんで今「Docker × AI」？ Docker AI 機能群の紹介 cagent のデモ 明日から始める第一歩
5. 5 なんで今「Docker × AI」？
6. 6 2024 から AI エージェント周りが特に熱い！ コーディングエージェントの進化(ex. Claude Code, Codex) エージェントフレームワークの続々公開(ex. Mastra, Strands Agents) 規格の続々公開(ex. MCP, A2A) 完全自律型エージェントの公開(ex. Manus) こちらのスライドも Claude Code × Marp でつくりました
7. 7 Docker の AI 関連機能も続々とリリース！ Gordon - Docker 公式 AI エージェント MCP Toolkit - MCP サーバーを簡単管理 Docker Model Runner - ローカルで LLM 実行 Docker Offload - クラウド GPU へオフロード Agentic Compose - 既存ワークフローと統合 cagent - YAML でエージェント構築 実は、ほぼ月一ペースで何かしら公開されています。
8. 8 Docker AI 機能群の紹介
9. 9 MCP Toolkit ローカル用 MCP ゲートウェイ (Docker Desktop 4.42.0 で統合) MCP Catalog からワンクリックで MCP サーバーを起動 認証・設定を一元管理 Claude Desktop/Cursor/VS Code 等から すぐ接続
10. 10 一般的な MCP 構成 MCP クライアントごとに MCP サーバーを個別設定 サーバーごとのランタイムバージョンのばらつき ⇒ バージョン競合
11. 11 MCP Toolkit をつかうと MCP Catalog から MCP サーバーをワンクリック追加 認証情報や設定を共通ゲートウェイで一元管理 複数の MCP クライアントに単一エンドポイントを提供
12. 12 MCP Toolkit の限界 あくまで Docker Desktop 上のローカル利用が前提 個人開発やローカル検証には最適だが… サーバーやクラウド上で運用したい チーム全体で統一環境を共有したい → そんなときは MCP Gateway
13. 13 MCP Gateway OSS の自己ホスト型ゲートウェイ docker mcp gateway run でローカル 起動（CLI のみでも可） Docker Desktop あり/なしの両方で利用 可（要 Docker Engine） 複数サーバを単一エンドポイントに集約 ローカル → Compose/K8s/EC2 でサー バ/クラウド本番へ拡張
14. 14 ここまでで MCP 基盤は OK でも、肝心の LLM 本体は？（OpenAI API 直だとコストが…） → Docker Model Runner で ローカル LLM を OpenAI 互換 API で！
15. 15 Docker Model Runner ローカルで LLM モデルを起動 ⇒ データを出さずに低コストで検証 Docker Hub の Model Catalog から OCI 形式でモデル取得 docker model pull / run で即実行 OpenAI 互換 API で既存アプリから接続
16. 16 いろんな OSS モデルが使える gpt-oss (OpenAI) Gemma 3 (Google) Llama 3.3 (Meta) Phi-4 (Microsoft) Mistral / Mistral-Nemo (Mistral AI) DeepSeek-R1 (DeepSeek) SmolLM (Hugging Face) Qwen 3 (Alibaba)
17. 17 Agentic Compose AI エージェントを Docker Compose で統合管理 Docker Model Runner でモデルを管理 MCP Gateway でツールを管理 追加サービスで依存関係を管理
18. 18 ここまでの機能は便利そうだけど... ローカル PC によっては性能不足 or GPU 非搭載 チームメンバー間で環境差が大きい → そこで Docker Offload
19. 19 Docker Offload Docker Desktop からワンクリックでクラウド GPU にオフロード 300 分無料 → 以降 $0.015/分 要 Docker Desktop 4.43+
20. 20 cagent (Experimental) OSS のエージェントビルダー 数行の YAML でエージェント構築 OpenAI / Anthropic / Gemini / Docker Model Runner からモデル選択 内蔵ツール(think / todo / memory / transfer_task) + 外部ツール(MCP Gateway) セッション管理 Docker Hub でエージェント共有 全部ターミナルで完結
21. 21 cagent のデモをします
22. 22 1. GitHub Issue Manager gpt-5-mini GitHub Official MCP サーバーと接続 GitHub Issue の管理・操作 特定ラベルの Issue を優先度付きで自動取得 緊急 Issue の確認 Issue へのコメント追加
23. 23 2. 高島屋ダイニングコンシェルジュ claude-sonnet-4-5 Tavily MCP サーバーと接続(Web 検索) 館内レストラン提案 予算・人数・嗜好・制限に応じた絞り込み 子連れ・個室・バリアフリー対応の確認 営業時間・混雑情報・予約方法の提供 「日本橋高島屋で美味しいパエリアを食べられるお店を教えて」
24. 24 明日から始める第一歩
25. 25 すぐに試せる 3 つのステップ 1. MCP Toolkit (5 分) Docker Desktop で MCP サーバー追加 Claude Desktop と連携して即座に拡張 2. Docker Model Runner (5 分) docker model pull llama3.2 ローカルで LLM を実行 3. cagent (10 分) 簡単な YAML でオリジナルエージェント作成
26. 26 NotebookLM のチャットで質問・回答 登壇スライドと公式ドキュメントを食わせた Notebook です。 いろいろ質問してみてください！(2025/10/17 まで公開予定)
27. 27 cagent-demo の GitHub リポジトリ git clone して実行してみてください！
28. 28 登壇後追記(2025/10/3) 今回の初登壇、最後まで聴いていただきありがとうございました！ 懇親会では人見知りを発動してしまいすみません。あまりこういう場に来ないもので... 本スライドやそれ以外で質問がある方は LinkedIn から気軽にお声がけください！