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如何使用 Cerebras 和 Docker Compose 建構安全的 AI 編程代理 🔐​

Source: https://www.docker.com/blog/cerebras-docker-compose-secure-ai-coding-agents/

• 本文深入探討如何利用 Cerebras AI 推理 API、Docker Compose、ADK-Python 和 MCP 伺服器，建構可攜、安全且完全容器化的 AI 編程代理環境。
• 入門設定：首先透過 git clone 取得範例程式碼，並設定 CEREBRAS_API_KEY 於 .env 檔案中，然後執行 docker compose up 啟動系統，代理介面可在 localhost:8000 存取。

  git clone https://github.com/dockersamples/docker-cerebras-demo && cd docker-cerebras-demo
  cp .env-sample .env
  # 編輯 .env 檔案，加入您的 Cerebras API 金鑰
  docker compose up
  

• 架構解析：代理系統由三個核心元件組成：代理迴圈（基於 ADK-Python）、MCP 工具（透過 Docker MCP Gateway 提供，如 context7 和 node-sandbox）以及 AI 模型（可選擇本地 Qwen 模型或 Cerebras API 驅動的高性能 Cerebras 代理）。
• 建構自訂沙箱作為 MCP 伺服器：文中展示如何建構一個安全的程式碼執行沙箱。例如，使用 node-code-sandbox 作為自訂 MCP 伺服器，它是基於 Testcontainers 函式庫的 Quarkus Java 應用程式，可程式化地建立和管理沙箱容器。
• 沙箱安全性：在沙箱容器中禁用網路 (.withNetworkMode("none")) 是關鍵安全措施，防止代理程式碼外洩資料。例如：

  GenericContainer sandboxContainer = new GenericContainer<>("mcr.microsoft.com/devcontainers/javascript-node:20")
                  .withNetworkMode("none") // disable network!!
                  .withWorkingDirectory("/workspace")
                  .withCommand("sleep", "infinity");
  sandboxContainer.start();
  

  可在沙箱內執行命令或寫入檔案：

  // 在沙箱內執行命令
  sandbox.execInContainer(command);
  
  // 將檔案寫入沙箱
  sandbox.copyFileToContainer(Transferable.of(contents.getBytes()), filename);
  

• 整合沙箱至 MCP Gateway：將自訂伺服器打包成 Docker 映像後，透過 mcp-gateway-catalog.yaml 檔案整合至 MCP Gateway，並在 docker-compose.yml 中啟用。此設定確保沙箱容器在代理請求時被啟動，並在 Compose 停止時由 Testcontainers 自動清理。

      longLived: true
      image: olegselajev241/node-sandbox@sha256:44437d5b61b6f324d3bb10c222ac43df9a5b52df9b66d97a89f6e0f8d8899f67
  

• 容器化沙箱的安全性優勢：容器提供清晰的安全邊界，禁用網路可有效防止資料外洩，同時允許其他工具（如 context7）正常存取網路。

🚀 GitHub MCP 註冊中心：加速發現 MCP 伺服器​

Source: https://github.blog/ai-and-ml/github-copilot/meet-the-github-mcp-registry-the-fastest-way-to-discover-mcp-servers/

• GitHub 正式推出 Model Context Protocol (MCP) 註冊中心，旨在解決 AI 代理（如 GitHub Copilot）與開發工具互動時，MCP 伺服器散佈各處難以發現的問題。
• MCP 註冊中心作為集中平台，簡化了 MCP 伺服器的探索、瀏覽和使用，促進更開放、互通的 AI 生態系統。
• 它提供多項功能，包括在 VS Code 內的一鍵安裝發現能力、依據 GitHub 星標和社群活躍度排序、以及與 GitHub Copilot 和任何 MCP 相容主機的整合。
• 未來規劃允許開發者直接發布 MCP 伺服器至開源 MCP 社群註冊中心，並自動同步至 GitHub MCP 註冊中心，以建立統一且可擴展的發現路徑。

📉 GitHub 2025 年 8 月可用性報告​

Source: https://github.blog/news-insights/company-news/github-availability-report-august-2025/

• 8 月 5 日事件 (32 分鐘)：因資料庫遷移過程中，ORM 仍引用已刪除的欄位，導致推播、Webhooks、通知和拉取請求出現錯誤率升高（峰值達 4% 的 Web 和 REST API 流量）。GitHub 通過部署變更，指示 ORM 忽略該欄位來緩解問題。此事件揭露了應用程式監控的漏洞以及跨環境更新的不足。
• 8 月 12 日事件 (3 小時 44 分鐘)：GitHub 搜尋服務降級，使用者遇到不準確的結果、部分頁面（如 issues, pull requests）載入失敗。問題源於負載平衡器與搜尋主機間的間歇性連線問題，最終導致重試佇列超載。通過限制搜尋索引管道和自動重啟搜尋主機解決。GitHub 隨後改進了內部監控、操作手冊並調整了負載平衡器。
• 8 月 27 日事件 (46 分鐘)：Copilot、Web 和 REST API 流量性能降級。此事件與 8 月 5 日類似，也是因資料庫遷移刪除欄位但 ORM 仍引用所致，導致 Copilot 請求高達 77% 的失敗率。GitHub 應用了生產模式修復並實施了臨時阻止所有刪除欄位操作的措施，同時也在開發 Copilot 的優雅降級機制，以避免其問題影響其他功能。

GoFiber v3 + Testcontainers：生產級本地開發的解決方案 🐳​

Source: https://www.docker.com/blog/go-local-dev-fiber-v3-testcontainers/

• Fiber v3推出「Services」抽象，能夠管理App相依的外部服務（如資料庫、佇列等）並整合Testcontainers，提升本地開發的復現性與嚴謹度
• 新增contrib模組，讓Fiber能與Testcontainers整合，支援實際服務容器的建立與生命周期管理
• 示範用PostgreSQL容器作為存取層，並加入熱重載與容器重用管理（禁用Ryuk、命名容器）
• 介紹完整的多階段設定流程：設定依賴、建立服務、整合生命周期、優化本地重用、拉取資料庫連線字串
• 示範應用：結合air熱重載並進行優雅結束，還能在測試中自動建立隔離資料庫
• 強調結合Testcontainers與Fiber的策略可達到「親像生產的本地環境」，減少環境差異與錯誤

AI在程式碼審查中的角色：開發者永遠擁有合併按鈕 🛠️​

Source: GitHub Blog
重點總結：

• GitHub自2008年推出PR機制，結合社交流程（評論、批准與合併按鈕），將程式碼貢獻的責任硬性規定給開發者。
• 雖然大型語言模型(LLM)可以協助生成PR、回覆評論，但最終「合併」責任仍由人類開發者承擔。
• AI Review只能處理瑣碎事項（如未用到的import、缺少測試）且不能判斷設計是否符合產品需求或安全策略。
• GitHub Copilot的AI審查功能已正式推出，可以在IDE中預先自動檢測問題，減少人為瑣碎工作，讓開發者專注在重要決策上。
• AI目前能擅長「机械掃描」和「模式匹配」等重複性任務，但在架構、價值觀判斷和指導性教學上仍需人類干預。

我的看法：
AI的角色更多是擴充而非取代開發者的判斷力，能協助提升效率卻不會取代人類對於架構與價值的專屬決策。

善用 Amazon Q Developer CLI 優化運營故障排除流程 🚀​

Source: https://aws.amazon.com/blogs/devops/streamline-operational-troubleshooting-with-amazon-q-developer-cli/