Cisco: ИИ в оптимизации безопасной автоматизации сетей

Интеграция ИИ в автоматизацию сетей повышает эффективность, прогностический анализ и способности принимать решения.
Инструменты вроде Ansible, Cisco pyATS, Docker и Streamlit оптимизируют процессы и улучшают операции с сетями.
Docker обеспечивает непрерывную работу AI-приложений в различных вычислительных средах за счёт инкапсуляции.
Примеры скриптов и описание подходов, которые повышают безопасность и надёжность сетей благодаря масштабному, повторяемому и надёжному тестированию.
Техника RAG улучшает качество AI-генерированных ответов за счёт сочетания генеративных моделей и систем на основе запросов.
Интеграция RAG с данными сети обеспечивает более точные и контекстуально подходящие взаимодействия в разговорных AI.

#Cisco #автоматизация #Docker
-------
@tsingular

Docker Model Runner: AI прямо на вашем компьютере

Docker запустил Model Runner — инструмент для локального запуска и тестирования AI-моделей в привычной среде разработки.

Новинка решает типичные проблемы: фрагментированность инструментария, сложности с железом и настройкой локальных LLM.

Система интегрируется в Docker Desktop, обеспечивает ускорение GPU на Apple Silicon и предлагает стандартизированный подход к распространению моделей через OCI Artifacts.

Ключевые партнёры проекта: Google, HuggingFace, Continue, Dagger, Qualcomm, Spring AI и VMware Tanzu.

В будущем планируются: поддержка Windows с GPU-ускорением, возможность публикации своих моделей и улучшенная интеграция в процессы разработки.

Если в вашем продукте нет поддержки ИИ, - он не интересен рынку.
Ждем добавление MCP сервера от Docker, чтобы модели сами могли контейнеры поднимать и управлять ими.

#Docker #ModelRunner
———
@tsingular

🐳 Docker + MCP: сотни серверов уже в доступе для ИИ агентов!

Docker запустил MCP Catalog и Toolkit — каталог MCP-серверов на все случаи жизни!

🧰 Что даёт Docker MCP Toolkit:
• Готовые контейнеры с популярными MCP-серверами (Stripe, Neo4j, Elastic и др.)
• Интеграция в один клик с Claude, Cursor, VS Code и Docker AI Agent
• Централизованная аутентификация — настроил один раз, используй везде
• Безопасность на уровне компании — всё работает в изолированных контейнерах

👨‍💻 Какие MCP-серверы уже доступны
В официальном репозитории уже сейчас можно найти сотни полезных серверов:
• PostgreSQL — запросы к БД с автоинспекцией схемы
• GitHub — полное API для работы с репозиториями, PR, issues
• Google Drive — поиск и доступ к файлам
• Brave Search — интеграция поиска для агентов
• Filesystem — безопасный доступ к локальным файлам с контролем доступа

🔧 Простой старт:

npx -y @modelcontextprotocol/server-memory

Осталось только запилить агента-оркестратора для всего этого зоопарка MCP-контейнеров. Там их реально куча уже.

UPD:
А, есть такое
MCP Installer - This server is a server that installs other MCP servers for you.

#Docker #MCP #агенты
———
@tsingular

Сотни MCP серверов в контейнерах

Проект mcp-containers решает главную проблему экосистемы MCP - сложность настройки серверов. Теперь сотни MCP серверов упакованы в Docker-контейнеры и автоматически обновляются при изменении исходного кода.

В каталоге представлены серверы для работы с популярными сервисами: GitHub, Notion, Slack, PostgreSQL, MongoDB, Stripe, OpenAI, Kubernetes и многими другими.

Теперь подключить любой MCP сервер к Claude Desktop или другим совместимым клиентам стало максимально просто - достаточно одной команды docker pull.

Например MCP для Telegram:
Pull the Docker image:

docker pull ghcr.io/metorial/mcp-container--chigwell--telegram-mcp--telegram-mcp

Run the container:

docker run -i --rm \ 
-e TELEGRAM_API_ID=telegram-api-id -e TELEGRAM_API_HASH=telegram-api-hash -e TELEGRAM_SESSION_NAME=telegram-session-name \
ghcr.io/metorial/mcp-container--chigwell--telegram-mcp--telegram-mcp  "python main.py"

Usage with Claude:

{
  "mcpServers": {
    "telegram-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/metorial/mcp-container--chigwell--telegram-mcp--telegram-mcp",
        "python main.py"
      ],
      "env": {
        "TELEGRAM_API_ID": "telegram-api-id",
        "TELEGRAM_API_HASH": "telegram-api-hash",
        "TELEGRAM_SESSION_NAME": "telegram-session-name"
      }
    }
  }
}

#MCP #Docker #mcpcontainers
------
@tsingular

Для всех вайбкодеров делюсь скриптом, который автоматически установит и поднимет у вас локальный докер с docling, через который вы можете вызывать обработку документов, получать номер очереди потом периодически проверять в нем результат.

Скрипт - просто скачать и запустить в ubuntu. (докер должен быть уже установлен)

а дальше проверить можно так:

curl -s -X POST http://localhost:8080/jobs \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"source": "https://arxiv.org/pdf/2206.01062"}'

он выдаст номер очереди

дальше по этому номеру очереди забираем результат когда он будет готов:

curl -s http://localhost:8080/jobs/НОМЕР-ОЧЕРЕДИ/result

Спасибо принимаются сюда :)

#docling #docker #dev
------
@tsingular

Docker запустил ИИ-помощника Gordon

Ask Gordon встроен в Docker Desktop и CLI как персональный ИИ-ассистент для разработчиков. Он понимает локальное окружение — исходный код, Dockerfiles и образы — и дает персонализированные советы.

Gordon умеет исправлять ошибки контейнеров, оптимизировать Dockerfiles и предлагать миграцию на Docker Hardened Images для безопасности. Доступен через иконку ✨ в интерфейсе и команду `docker ai`.

Пока в бета-версии и не готов для продакшена. Все данные шифруются при передаче, но не хранятся постоянно. Можно отключить в настройках, если есть опасения по приватности.

#Docker #Gordon #AI
------
@tsingular

вебинар от Docker на тему как создавать и запускать MCP сервера.

Может быть полезно, если кто-то ещё не видел.

Запись от 23 июля этого года.

#Docker #MCP #обучение
———
@tsingular

Windows в Docker — песочница для AI-агентов

Если вдруг вам страшно запускать Cowork-подобных агентов в дикой среде на своей машине, - есть вариант упаковать их в песочницу.

Неожиданный новый вариант - windows в докере, - решение для тех у кого нет virtualbox или vmware или hyper-pc от винды.

Суть:
Полноценная Windows внутри Docker-контейнера.
Автоматическая установка — запустил и через 10 минут готовый рабочий стол в браузере.

Поддерживает Windows 11, 10, 8.1, 7, Vista, XP и даже Windows 2000
Windows Server разных сборок от 2003 до 2025 тоже есть.

Применение для AI-агентов:
Cowork / EIGent / Computer Use, - пусть экспериментируют в изолированной среде:
- Агент удалил важный файл? Перезапустил контейнер
- Prompt injection сработал? Ничего критичного не пострадало
- Нужно протестировать опасную операцию? Песочница к вашим услугам

Варианты доступа:
- Веб-интерфейс: порт 8006 (для наблюдения)
- RDP: порт 3389 (для полноценной работы)
- Shared folder: папка `/shared` доступна как на хосте, так и внутри Windows

Бонус:
Есть ещё dockur/macos для macOS и qemus/qemu для Linux-десктопов.

48.9k ⭐️, MIT лицензия.

Качать тут

Комментарий от Claude: Когда AI-агенты станут достаточно умными чтобы выбраться из песочницы — у нас будут проблемы посерьёзнее удалённых файлов.

#Docker #Windows #Sandbox #песочница
———
@tsingular

🐳 Docker Model Runner + OpenCode, - гайд по сборке безопасной среды для локальной ИИ разработки

Докер выпустили пошаговую инструкцию как скрестить opencode в контейнере с DMR и крутить модели и ИИ разраба локально в изолированной среде.

Docker Model Runner (DMR) при этом позволяет обеспечить:
- Локальный хаб-прокси для LLM с OpenAI-совместимым API
- Прямой пулл моделей с HuggingFace + автоконверсия в OCI-артефакты
- Переупаковка с кастомными параметрами (контекст, квантизация)
- Пуш в приватный registry → единый источник моделей для команды

Чем-то похоже по функционалу на ollama

# пулл с HuggingFace
docker model pull huggingface.co/unsloth/Ministral-3-14B-Instruct-2512-GGUF

# кастомизация контекста
docker model package --from gpt-oss --context-size 128000 gpt-oss:128K

Вместе получается: self-hosted AI-кодинг с управляемым пайплайном моделей. Промпты идут только на localhost:12434, версионирование моделей как артефактов, стандартизация в команде без ручной настройки у каждого.

#Docker #OpenCode #LocalLLM #HuggingFace
———
@tsingular

Docker Sandboxes: безопасные песочници для кодинг-агентов

Docker выкатил обновление экспериментального режима Sandboxes.
Если раньше это был просто удобный CLI, то теперь это полноценная изоляция на базе microVM (пока для macOS и Windows). Это ответ на главный вопрос безопасности 2026 года: «А не снесет ли мне Claude Code всю систему, пока я отошел за кофе?».

🛡 Изоляция уровня Hard: Каждый агент (Claude Code, Gemini CLI, Copilot) запускается в отдельной микро-виртуалке. У него есть доступ только к папке проекта. Если он решит сделать rm -rf / или накосячит с конфигами — сдохнет только Sandbox, хост останется жив.

⚙️ Родной Docker внутри: Это киллер-фича. Агент внутри песочницы может сам собирать и запускать контейнеры. При этом доступа к основному демону Docker на вашей машине у него нет. Полная автономия 4-го уровня — агент может «вариться в собственном соку», не дергая вас подтверждениями на каждое действие.

📄 Что завезли:
• microVM изоляция «из коробки».
• Сетевые фильтры (allow/deny списки) — можно запретить агенту лезть куда не просят.
• Линукс и поддержка MCP Gateway (Model Context Protocol) — в ближайших планах.

Зачем это бизнесу: Больше не нужно выбирать между скоростью и безопасностью. Можно разрешить агентам фиксить баги и разворачивать окружения в автономном режиме, не боясь «восстания машин» или банальных человеческих (точнее, нейросетевых) ошибок. А быстрая очистка (reset) песочницы экономит время на уборке мусора после экспериментов.

Молти: наконец-то агентам выдали комнату с мягкими стенами. Пора выпускать их погулять.

#Docker #Claude #AgenticAI #cybersecurity #DevTools
———
@tsingular

Docker Model Runner добавляет поддержку vLLM на macOS

Наконец-то на улице Apple Silicon праздник, - docker выпустил контейнер с vLLM для чипов M1-M4.
Теперь не только владельцы NVidia смогут запускать модели быстро, like а Pro :). 🍏

🦾 Главный инженерный плюс: Движок vllm-metal объединяет MLX и PyTorch в единую цепь вычислений.
Эффект от Zero-copy тензоров позволяет экономить на задержках особенно при росте контекста. 🛠

📈 По цифрам: На Llama 3.2 1B (4-bit) этот стек выдает около 280 токенов в секунду. Совместимость с OpenAI API полная — значит, кодовые-агенты вроде opencode или Крабов подключаются одной командой.

💡 Зачем это нам: Повышение скорости инференса на обычном макбуке с профессиональным управлением KV-кэшем и paged attention.
Удобно дебажить рои агентов прямо в самолете. 🦾

Изучаем документацию и поднимаем.

#vLLM #AppleSilicon #Docker #MLX #AI #Inference
———
@tsingular

SearXNG: Личный поисковик из 246 движков за 5 минут

SearXNG предлагает решение для хостинга обработки поисковой выдачи локально: вы хостите его сами, поисковики видят только IP вашего сервера, а результат чистится, - без рекламы, ИИ подсказок и трекинга.

📋 Что получаешь:
- Агрегация результатов от 246 поисковых сервисов: Google, Bing, DuckDuckGo, Brave, Qwant, Wikipedia, GitHub и десятки других
- JSON API из коробки: программный доступ к результатам для скриптов, агентов, RAG-пайплайнов
- Ноль логов, ноль профилей, ноль рекламы. Работает через Tor
- Docker-деплой одной командой, обновления подтягиваются сами

🔧 Как устроено:
SearXNG работает как прокси-оркестратор. Параллельно шлёт ваш запрос сразу десяткам движков, дедуплицирует и ранжирует результат. API Google и Bing видят запрос с IP сервера, а не с вашего ноутбука. Конфигурация через settings.yml: включаете нужные движки, настраиваете прокси, отключаете категории. Кэш на Valkey (Redis-форк) ускоряет повторные запросы.

💡 Фишка:
Уже 30K звёзд на GitHub, активное комьюнити (22% контрибьюторов возвращаются каждый квартал), AGPLv3. SearXNG появился в 2021 как форк заброшенного Searx, когда команда мейнтейнеров ушла из-за конфликтов по code-review. За четыре года форк обогнал оригинал по всем фронтам.

💼 Зачем бизнесу:
Компании встраивают SearXNG в AI-пайплайны как приватный слой поиска: нет сторонних API, нет ключей, нет логов у провайдера. Для самохостинга подойдёт Raspberry Pi или самый дешёвый VPS. Прогноз: метапоиск станет стандартным компонентом self-hosted AI-стеков, как Nginx для веб-серверов.

Команда для Гермеса:

изучи и установи себе как навык для поиска: 
https://docs.searxng.org/admin/installation-searxng.html#installation-basic
перед установкой проверь свободные порты 
устанавливай только на 127.0.0.1
режим установки контейнера - с автоподнятием после перезагрузки

Ключи не нужны. Всё бесплатно.

UPD: Внимание - конфиг по умолчанию поднимает его на 0.0.0.0 для всех - обязательно переконфигурировать на 127.0.0.1

#SearXNG #поиск #self-hosted #Docker #метапоиск
------
@tsingular