Servidor MCP¶

O Servidor MCP do Topolograph expõe a API do Topolograph através do Model Context Protocol, para que agentes de LLM (Claude, entre outros) possam consultar topologias, monitorar eventos e calcular caminhos em tempo real — em linguagem natural, sem integrações de API sob medida.

vadims06/topolograph-mcp-server

Executando¶

O servidor MCP vem embutido no topolograph-docker — a forma mais simples de executá-lo como parte do stack completo:

git clone https://github.com/Vadims06/topolograph-docker.git
cd topolograph-docker
docker-compose pull
docker-compose up -d

Ele sobe em http://localhost:8000/mcp e se conecta à API do Topolograph automaticamente.

Modo standalone¶

pip install -r requirements.txt
export TOPOLOGRAPH_API_BASE="https://your-topolograph-api-url"
export TOPOLOGRAPH_API_TOKEN="your-api-token"   # optional
python mcp-server.py

Endpoint padrão: http://0.0.0.0:8000/mcp.

Ferramentas disponíveis¶

Ferramenta	Finalidade
`get_all_graphs`	Lista os grafos disponíveis com filtros
`get_graph_by_time`	Busca um grafo específico por horário
`get_network_by_graph_time`	Consulta informações de rede (por IP, ID do nó ou máscara)
`get_graph_status`	Verifica a saúde e a conectividade do grafo
`get_network_events`	Recupera eventos de rede up/down
`get_adjacency_events`	Obtém eventos de nós/hosts e enlaces
`get_nodes`	Consulta os nós do diagrama
`get_edges`	Consulta os enlaces do diagrama
`get_shortest_path`	Calcula caminhos mais curtos (com suporte a caminho de backup)
`upload_graph`	Envia um novo grafo

O que isso desbloqueia¶

Com essas ferramentas conectadas a um agente, você pode fazer perguntas como "quais grafos estão conectados agora?", "qual é a rota entre esses dois IPs?" ou "o que mudou depois do último evento de topologia?" e obter respostas baseadas no seu IGP real — que é exatamente sobre o que o Agente de IA é construído.

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