MCP Server¶

MCP Server Topolograph предоставляет API Topolograph через Model Context Protocol, поэтому LLM-агенты (Claude и другие) могут запрашивать топологии, отслеживать события и вычислять пути в реальном времени - на естественном языке, без написания собственного связующего кода для API.

vadims06/topolograph-mcp-server

Запуск¶

MCP-сервер входит в состав topolograph-docker - это самый простой способ запустить его в составе полного стека:

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

Он поднимается по адресу http://localhost:8000/mcp и автоматически подключается к API Topolograph.

Автономный запуск¶

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

Эндпоинт по умолчанию: http://0.0.0.0:8000/mcp.

Доступные инструменты¶

Инструмент	Назначение
`get_all_graphs`	Список доступных графов с фильтрацией
`get_graph_by_time`	Получить конкретный граф по времени
`get_network_by_graph_time`	Запрос информации о сети (по IP, ID узла или маске)
`get_graph_status`	Проверка состояния и связности графа
`get_network_events`	Получение событий появления/пропадания сетей
`get_adjacency_events`	Получение событий узлов/хостов и линков
`get_events_timeline`	Объединённая лента событий сети и соседств
`get_nodes`	Запрос узлов диаграммы
`get_edges`	Запрос линков диаграммы
`get_shortest_path`	Вычисление кратчайших путей (с поддержкой резервных путей)
`get_cspf_path`	Путь с фильтрацией по ограничениям (CSPF), без создания туннеля
`get_edge_failure_reaction`	Прогноз влияния на всю сеть при отказе линков
`get_lsps`	Список туннелей MPLS TE LSP и результат их размещения через CSPF
`add_lsp`	Добавить туннель MPLS TE LSP на граф
`update_lsp`	Изменить или переименовать туннель MPLS TE LSP
`delete_lsp`	Удалить один туннель LSP или все туннели графа
`upload_graph`	Загрузка нового графа

Что это даёт¶

Подключив эти инструменты к агенту, вы можете задавать вопросы вроде «какие графы сейчас связны?», «какой маршрут между этими двумя IP?» или «что изменилось после последнего события топологии?» и получать ответы, основанные на данных вашего реального IGP - именно на этом построен AI Agent.

См. также: AI Agent · Python SDK · Быстрый старт с Docker