Pyats MCP

🚀 pyATS MCP サーバ

このプロジェクトは、モデルコンテキストプロトコル（MCP）に基づくサーバを実装しています。このサーバは、Cisco pyATS と Genie の機能をカプセル化しており、STDIO を通じて JSON - RPC 2.0 プロトコルを使用し、ネットワーク機器との構造化されたモデルベースのインタラクションを実現しています。

🚨 このサーバは HTTP や SSE を使用せず、すべての通信は標準入出力（STDIN/STDOUT）を通じて行われます。この特性により、安全な組み込み環境、コンテナ化環境、または LangGraph ツールとの統合に最適です。

✨ 主な機能

• Cisco IOS/NX - OS 機器に接続し、機器情報は pyATS テストベッドから取得します。
• 検証済みの CLI コマンド（show、ping）を安全に実行できます。
• 制御された設定変更を許可します。
• 構造化（解析済み）または生の出力を返します。
• tools/discover と tools/call を通じて、定義された一連のツールを公開します。
• 最小限の攻撃面と最大の移植性を実現するため、完全に STDIO で動作します。

📦 インストール

1. テストベッドパスの設定

export PYATS_TESTBED_PATH=/absolute/path/to/testbed.yaml

2. サーバの起動

連続 STDIO モード（デフォルト）

python3 pyats_mcp_server.py

標準入力から JSON - RPC リクエストを読み取り、標準出力に書き込む長時間実行プロセスを起動します。

ワンショットモード

echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/discover"}' | python3 pyats_mcp_server.py --oneshot

単一の JSON - RPC リクエストを処理してから終了します。

Docker サポート

コンテナの構築

docker build -t pyats-mcp-server .

コンテナの実行（STDIO モード）

docker run -i --rm \
  -e PYATS_TESTBED_PATH=/app/testbed.yaml \
  -v /your/testbed/folder:/app \
  pyats-mcp-server

💻 使用例

基本的な使用法

上記のインストール手順に従って、サーバを起動し、JSON - RPC リクエストを送信することで、各種機能を利用できます。

高度な使用法

LangGraph との統合

("pyats-mcp", ["python3", "pyats_mcp_server.py", "--oneshot"],)

MCP サーバを LangGraph パイプラインのツールノードとして追加します。

📚 ドキュメント

利用可能な MCP ツール

すべての入力は Pydantic モデルを通じて検証され、安全性と一貫性が保証されます。

作者

John Capobianco Selector AI のプロダクトマーケティングミッショナリ 『Automation Your Network』の著者

質問があれば、以下の追加を喜んで行います：

• サンプルの LangGraph グラフ構成
• 対応するクライアントスクリプト
• CI/CD 統合（例：GitHub Actions）

このサーバの testbed.yaml ファイルは、Cisco DevNet の Cisco Modeling Labs (CML) サンドボックスと互換性があります！