Agente de IA

O OSPF & IS-IS AI Agent é um assistente em linguagem natural para o seu IGP. Ele se comunica com domínios OSPF/IS-IS reais — usando snapshots do Topolograph ou o estado ao vivo do Watcher através do servidor MCP — e responde perguntas em linguagem natural por meio de uma interface web.

vadims06/ospf-isis-ai-agent Vídeo de demonstração

Experimente o agente hospedado

Há uma instância pública em agent.topolograph.com — você pode fazer perguntas imediatamente. Ela roda no modelo próprio do Topolograph hospedado em GPU (um LLM baseado em Qwen), portanto não é preciso uma chave da OpenAI ali.

O que você pode perguntar

• Quais grafos estão conectados no momento?
• Quais nós estão no grafo mais recente da área 0 do OSPF?
• Quais redes estão atribuídas a um host específico?
• Qual é a rota entre dois endereços IP?
• O que aconteceu com os enlaces depois que a topologia mudou?

Como as peças se encaixam

flowchart LR
    U[Sua pergunta<br/>em linguagem natural] --> S[Topolograph Agent UI]
    S --> LLM[Modelo LLM]
    LLM --> MCP[Servidor MCP do Topolograph]
    MCP --> T[Topolograph<br/>snapshots + estado ao vivo]

O agente usa o servidor MCP como ponte para o Topolograph, de forma que ele pode responder com dados reais e fundamentados da rede, em vez de suposições.

Início rápido (Docker)

Pré-requisitos

Uma chave de API da OpenAI (a demonstração custa bem menos de \$1). Uma opção de LLM local via vLLM está em desenvolvimento.

Como a configuração atual usa modelos públicos da OpenAI, um endpoint MCP local precisa estar acessível pela OpenAI — por isso você o expõe com um túnel.

Cloudflare Tunnelngrok

docker-compose --profile cloudflare up --build

Observe os logs em busca de uma URL pública como https://your-tunnel-url.trycloudflare.com.

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

Depois, aponte o agente para o túnel no .env:

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

Inicie e abra a interface:

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

Reproduzindo a demonstração

# 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

Desenvolvimento local

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

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