AI Agent

L'OSPF & IS-IS AI Agent est un assistant en langage naturel pour votre IGP. Il dialogue avec de vrais domaines OSPF/IS-IS — en s'appuyant sur des snapshots Topolograph ou sur l'état Watcher en direct via le serveur MCP — et répond aux questions en langage naturel via une interface web.

vadims06/ospf-isis-ai-agent Vidéo de démo

Essayez l'agent hébergé

Une instance publique est disponible sur agent.topolograph.com : vous pouvez lui poser des questions immédiatement. Elle s'appuie sur le modèle propre à Topolograph hébergé sur GPU (un LLM basé sur Qwen), aucune clé OpenAI n'est donc nécessaire.

Ce que vous pouvez demander

• Quels graphes sont actuellement connectés ?
• Quels nœuds sont dans le dernier graphe de la zone OSPF 0 ?
• Quels réseaux sont assignés à un hôte spécifique ?
• Quel est le chemin entre deux adresses IP ?
• Qu'est-il arrivé aux liens après le changement de topologie ?

Comment ça s'articule

flowchart LR
    U[Votre question<br/>en langage naturel] --> S[Topolograph Agent UI]
    S --> LLM[Modèle LLM]
    LLM --> MCP[Serveur MCP Topolograph]
    MCP --> T[Topolograph<br/>snapshots + état en direct]

L'agent utilise le serveur MCP comme pont vers Topolograph, il peut donc répondre avec des données réseau réelles et ancrées plutôt que des suppositions.

Démarrage rapide (Docker)

Prérequis

Une clé API OpenAI (la démo coûte bien moins d'1 \$). Une option de LLM local via vLLM est en développement.

Comme la configuration actuelle utilise les modèles publics OpenAI, un point d'accès MCP local doit être joignable depuis OpenAI — vous l'exposez donc via un tunnel.

Cloudflare Tunnelngrok

docker-compose --profile cloudflare up --build

Surveillez les logs pour une URL publique du type https://your-tunnel-url.trycloudflare.com.

ngrok http 8080   # serveur MCP de Topolograph (publié via Nginx sur le port 8080)

Pointez ensuite l'agent vers le tunnel dans .env :

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

Démarrez-le et ouvrez l'interface :

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

Reproduire la démo

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

# 2. L'assistant (depuis ce dépôt)
docker-compose up --build

Développement local

cp .env.template .env   # puis éditez-le
pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py

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Voir aussi : MCP Server · Python SDK · Surveillance en temps réel