Назад к блогу

Docker-MCP. Что хорошо, что плохо. Проблема загрязнения контекстного окна.

2025-10-04·2 min read
AIMCPDockerLLMКонтекстное окно

Прежде всего, спасибо за вашу признательность и внимание к моим предыдущим постам, рад, что смог помочь и показать что-то новое. Предыдущий пост побудил меня вернуться к блогу и публичным постам после худшего года и депрессии, через которые я прошел за 27 лет своей жизни. Огромное спасибо!

так что...

  1. Docker-MCP - это потрясающий инструмент, он буквально агрегирует все необходимые MCP в одном месте, обеспечивает некоторые уровни безопасности, а также интегрированный довольно удобный маркетплейс. И, думаю, мы можем добавить к нему много чего, это действительно круто!

  2. Что плохо и что нужно исправить. - в LMStudio мы можем вручную выбирать каждый доступный MCP, добавленный через наш конфиг. Каждый MCP покажет полный список своих инструментов. Мы можем вручную включать и выключать каждый MCP. - если мы включаем Docker MCP, он буквально забирает данные о КАЖДОМ единственном MCP, включенном через docker. То есть он инжектит все инструкции и доступные инструменты с первым сообщением, которое мы отправляем модели, что может довольно сильно загрязнить ваше контекстное окно, в зависимости от количества MCP серверов, добавленных через Docker.

Поэтому, что у нас есть (в моем случае, я только что протестировал это с другом отсюда)

Я создал 3 чата с "hello" в каждом.

  1. 0 MCP включено - 0.1% контекстного окна.
  2. memory-server-mcp включен - 0.6% контекстного окна
  3. docker-mcp включен - 13.3% контекстного окна.

По умолчанию каждый чекбокс для его инструмента включен, нам нужно найти обходной путь, я думаю.

Я могу добавить полный список MCP, которые у меня есть в docker, чтобы вы не думали, что я решил добавить весь маркетплейс.

Если я глупый и чего-то не понимаю или вижу другие варианты, дайте знать и поправьте меня, пожалуйста.

так что в основном... Вот что! я пытался донести, друзья!

любовь и верность


Изначально опубликовано на r/LocalLLaMA, где набрало 7.7K+ просмотров. Сообщество помогло подтвердить эти выводы через дополнительное тестирование.