Docker デスクトップ 4.40:LLM をローカルで実行する Model Runner、より強力な Docker AI Agent、拡張された AI Tools Catalog

Docker では、ジェネレーティブ AI を活用したアプリケーションを含む高品質のアプリケーションを構築する開発者やチームの生活を楽にすることに注力しています。そのため、Docker Desktop 440 リリースでは、GenAI アプリの開発を簡素化し、安全でスケーラブルな開発をサポートする新しいツールを導入しています。 

Model Runner や MCP 機能を備えたより強力な Docker AI Agent などの新しいツールに関する最新情報については、引き続きお読みください。さらに、AI Tool Catalog を使用すると、チームは MCP を使用して、よりスマートな AI 搭載のアプリケーションやエージェントを簡単に構築できるようになりました。また、Docker Desktop Setting Reporting により、管理者はコンプライアンスとポリシーの適用をより詳細に把握できるようになりました。

Docker Model Runner (ベータ版): ローカルの AI モデル実行を開発者に提供 

現在、Docker Desktop のベータ版です 4。40、Docker Model Runner を使用すると、開発者は AI モデルをローカルで簡単に実行できます。追加のセットアップ、ツール間のジャンプ、インフラストラクチャのラングリングは必要ありません。この最初のイテレーションは、開発者がローカル マシンから直接モデルをすばやく実験し、反復できるようにすることを目的としています。

ベータ版には、次の 3 つのコア機能が含まれています。

• ローカルモデルの実行、すぐに使える
  
• Apple SiliconでのGPUアクセラレーションによるパフォーマンスの高速化
  
• OCI Artifactsを使用した標準化されたモデル・パッケージング

OpenAI APIを介してアクセス可能な llama.cpp を搭載した組み込みの推論エンジンにより、実行中のモデルはコンテナを実行するのと同じくらい簡単に感じられます。Macでは、Model Runnerはホストベースの実行を使用してハードウェアに直接アクセスするため、余分な労力をかけずに処理を高速化できます。

モデルはOCIアーティファクトとしてもパッケージ化されているため、すでに使用しているのと同じ信頼できるレジストリおよびCI/CDワークフローを使用して、モデルをバージョン管理、保存および出荷できます。詳細については、 ドキュメント をご覧ください。

図 1: Docker Model Runner と CLI コマンドを使用して、ローカルでモデルを試す

このリリースは、GPU を搭載した Windows などの追加プラットフォームのサポート、独自のモデルをカスタマイズして公開する機能、開発ループへのより深い統合など、今後の展開に向けた基盤を築くものです。Docker Model Runner は始まったばかりですが、今後数週間でさらに多くの更新と機能強化を共有できることを楽しみにしています。

Docker AI エージェント: MCP 統合 + AI ツール カタログにより、よりスマートで強力に

Docker AI Agent に対する私たちのビジョンはシンプルで、コンテキストを認識し、深い知識を持ち、開発者がどこで構築しても利用可能であることです。このリリースにより、私たちは一歩近づきました!Docker AI Agent はさらに機能が向上し、開発者は Docker エコシステムを簡単に活用し、Docker 以外のワークフローを効率化できるようになりました。 

Dockerのすべてに対応する信頼できるAI Agent 

Docker AI エージェントには、次のような多くの新しい一般的な開発者向け機能のサポートが組み込まれています。

• シェルコマンドの実行
• Git 操作の実行
• リソースのダウンロード
• ローカルファイルの管理

Docker Scoutの統合により、Dockerfileやイメージのセキュリティ分析など、Dockerエコシステムの他のツールもサポートされるようになりました。 

Docker AI Agent を Docker を超えて拡張する 

Docker AI Agent は、モデル コンテキスト プロトコル (MCP) を完全に採用するようになりました。AIエージェントとモデルを外部のデータやツールに接続するためのこの新しい標準により、AIエージェントはより強力になり、特定のニーズに合わせて調整されます。MCP クライアントとして機能するだけでなく、Docker AI Agent の多くの機能が MCP サーバーとして公開されるようになりました。つまり、Docker Desktop の GUI や CLI、あるいは Claude Desktop や Cursor などのお気に入りのクライアントでエージェントと対話できます。

図 2: MCP カタログを含む多くのツールによる Docker AI エージェントの機能の拡張。 

AIツールカタログ:MCPサーバーを試すための出発点

Docker DesktopのAI Tool Catalog拡張機能のおかげで、さまざまなMCPサーバーを探索し、Docker AIエージェントを他のツールや他のLLMにシームレスに接続してDockerエコシステムに接続できます。複数の MCP サーバーを手動で構成する必要はもうありません。また、API キーなどの MPC サーバーのシークレットの安全な処理と挿入も追加され、ログインと資格情報の管理が簡素化されました。

AI Tool Catalogには、Docker Hubにプッシュされたコンテナ化されたサーバーが含まれており、今後も拡大していく予定です。この分野で働いている方、または配布したいMCPサーバーをお持ちの場合は、 公開GitHubリポジトリからお問い合わせください。AI Tool Catalogをインストールするには、Docker Desktopの拡張機能メニューに移動するか、 これ を使用してインストールします。

図 3:Docker DesktopのAIツールカタログ拡張機能でMCPサーバーを探索および検出する

Docker Desktop Setting Reportingでコンプライアンスを重視

Docker Desktop 4で導入されたデスクトップ設定管理機能に基づいて構築されています。36Docker デスクトップ 4.40 は、 Docker Business のお客様向けに堅牢なコンプライアンス レポートを提供します。この新しい強力な機能により、管理者は、組織全体に割り当てられた設定ポリシーに対するユーザーのコンプライアンスを包括的に把握できます。

主な利点

• リアルタイムのコンプライアンス追跡:割り当てられた設定ポリシーに準拠しているユーザーを簡単に監視できます。これにより、管理者は、準拠していないシステムとユーザーを迅速に特定して対処できます。
• トラブルシューティングの効率化: 詳細なコンプライアンス ステータス情報により、管理者は特定のユーザーがコンプライアンス違反の理由を診断し、解決時間と IT オーバーヘッドを削減できます。

図 4: デスクトップ設定レポートでは、ポリシーの割り当てとコンプライアンス ステータスの概要が提供され、組織がコンプライアンスを維持するのに役立ちます。 

Docker Desktop 設定レポートの使用を開始する

デスクトップ設定レポートダッシュボードは、現在、早期アクセスを通じて展開されています。管理者は、各ユーザーに割り当てられている設定ポリシーと、それらのポリシーが正しく適用されているかどうかを確認できます。

まもなく、管理者は管理コンソール>Docker Desktop > Reportingに移動して、レポートダッシュボードにアクセスできるようになります。ダッシュボードには、すべてのユーザーのコンプライアンスステータスが明確に表示され、次のオプションがあります。

• ユーザー名またはメールアドレスで検索
• 割り当てられたポリシーによるフィルタリング
• コンプライアンスに準拠しているユーザーの可視性を切り替えて、潜在的な問題に焦点を当てる
• 特定のユーザーの詳細なコンプライアンス情報を表示する
• 包括的なコンプライアンスデータをCSVファイルとしてダウンロード

また、ダッシュボードには、コンプライアンスに準拠していないユーザーを対象とした解決手順も用意されており、管理者が問題に迅速に対処し、組織のコンプライアンスを確保できるようにします。

この新しいレポート機能は、さまざまな開発環境でセキュリティとコンプライアンスを維持しながら管理を簡素化するエンタープライズ グレードの管理ツールを提供するという Docker のコミットメントを強調しています。デスクトップ設定のレポートの詳細については 、こちらをご覧ください。

まとめ 

Dockerは、アプリケーション開発を簡素化し、チームのワークフローを改善するために、AIツールを拡張しています。Model Runner、MCP サーバーとクライアントをサポートする Docker AI エージェント、Docker Desktop の AI Tool Catalog 拡張機能などの新しい追加機能は、開発者が AI を使用して構築する方法を効率化するのに役立ちます。私たちは、エンタープライズツールをより便利で堅牢にし続け、Docker Desktop Settings Reportingを通じて、管理者がコンプライアンスとポリシーの適用をより明確に把握できるようにしています。あなたが次に何を作るのか楽しみです!

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