オレグ・セラエフ
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How to add MCP Servers to OpenAI’s Codex with Docker MCP Toolkit
Connect OpenAI Codex to 220+ MCP servers with Docker MCP Toolkit. One-click setup, secure credentials, and a Neo4j graph demo for real data workflows.
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AI Engineer Paris の Docker: Docker を使用して AI エージェントを構築して保護する
AI Engineer Paris のハイライト: Docker の MCP Toolkit & Catalog と cagent が、ローカル開発から本番環境まで、チームが AI エージェントを構築、実行、保護するのにどのように役立つか。
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Docker MCP Toolkit:機能するMCPサーバー
Docker MCP Toolkitを使用して 200+ MCPサーバーを安全に実行します。Docker Desktop 内で数回クリックするだけで AI ツールとワークフローを構成できます。
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cagentを使用したAIエージェントとワークフローの構築と配布
cagent は、Docker の新しいオープンソース プロジェクトで、コードを 1 行も書かずに AI エージェントを簡単に構築、実行、共有できます。AI エージェントを作成するときにコードを記述したり、Python のバージョンや依存関係をラングリングしたりする代わりに、エージェントの動作、ツール、ペルソナを 1 つの YAML ファイルで定義し、...
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Cerebras と Docker Compose を使用して安全な AI コーディング エージェントを構築する方法
Docker Compose、MCP Gateway、Cerebras Cloudを使用して、安全でポータブルなAIコーディングエージェントを構築する方法と、Testcontainersを使用したネットワークなしのコードサンドボックスを学習します
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Goose と Docker で簡単に AI エージェントを構築
Goose と Docker Model Runner を使用して AI エージェントを簡単に構築する方法について説明します。
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AI を活用したテスト: Docker Model Runner と Microcks を使用した動的モック API
Docker Model Runner と Microcks を使用してテストするための AI 拡張モック API を作成する方法を学びます。動的で現実的なテストデータをローカルに生成し、開発サイクルを短縮します。
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GooseとDocker Model Runnerを使用した簡単なプライベートAIアシスタントの構築
プライベートでスクリプト化可能で、実際の開発者ワークフローを強化できる独自の AI アシスタントを構築する方法を学びます。
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