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AI Agent

El agente de IA OSPF & IS-IS es un asistente en lenguaje natural para su IGP. Se comunica con dominios OSPF/IS-IS reales — obteniendo datos de instantáneas de Topolograph o del estado en vivo del Watcher a través del servidor MCP — y responde preguntas en lenguaje claro mediante una interfaz web.

vadims06/ospf-isis-ai-agent Video de demostración

Asistente de red con IA

Pruebe el agente alojado

Hay una instancia pública en agent.topolograph.com: puede hacerle preguntas de inmediato. Funciona con el propio modelo de Topolograph alojado en GPU (un LLM basado en Qwen), por lo que allí no hace falta una clave de OpenAI.

Qué puede preguntar

  • ¿Qué grafos están conectados actualmente?
  • ¿Qué nodos hay en el grafo más reciente del área 0 de OSPF?
  • ¿Qué redes están asignadas a un host específico?
  • ¿Cuál es la ruta entre dos direcciones IP?
  • ¿Qué pasó con los enlaces después de que cambió la topología?

Lista de todos los nodos en un dominio OSPF

Estado del grafo después de cambios en los enlaces

Cómo encaja todo

flowchart LR
    U[Su pregunta<br/>en lenguaje natural] --> S[Topolograph Agent UI]
    S --> LLM[Modelo LLM]
    LLM --> MCP[Servidor MCP de Topolograph]
    MCP --> T[Topolograph<br/>instantáneas + estado en vivo]

El agente usa el servidor MCP como puente hacia Topolograph, de modo que puede responder con datos reales de la red en lugar de suposiciones.

Inicio rápido (Docker)

Requisitos previos

Una clave de API de OpenAI (la demo cuesta bien menos de \$1). Una opción de LLM local mediante vLLM está en desarrollo.

Como la configuración actual usa modelos públicos de OpenAI, un endpoint MCP local debe ser accesible desde OpenAI — por eso se expone mediante un túnel.

docker-compose --profile cloudflare up --build

Observe los registros para ver una URL pública como https://your-tunnel-url.trycloudflare.com.

ngrok http 8080   # Topolograph's MCP server (published via Nginx on 8080)

Luego apunte el agente al túnel en .env:

MCP_SERVER_URL=https://your-tunnel-url.trycloudflare.com

Inícielo y abra la interfaz:

docker-compose up --build
# http://localhost:8501

Reproducir la demo

# 1. Topolograph + an OSPF lab
git clone https://github.com/Vadims06/topolograph-docker
cd topolograph-docker
sudo ./install.sh

# 2. The assistant (from this repo)
docker-compose up --build

Desarrollo local

cp .env.template .env   # then edit
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

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