Librenms MCP
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Librenms MCP

LibreNMS MCP服务器是一个基于Python的模型上下文协议服务器,提供对LibreNMS网络监控数据的可编程访问,支持设备、端口、警报、日志等资源的查询和管理操作。
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什么是LibreNMS MCP Server?

LibreNMS MCP Server是一个Python开发的网络监控工具,它通过Model Context Protocol (MCP)提供对LibreNMS网络监控系统的现代化API访问。它允许您以编程方式查询和管理网络设备、监控端口状态、查看告警信息、管理设备库存等,非常适合自动化运维、仪表板集成和自定义网络管理工作流。

如何使用LibreNMS MCP Server?

使用LibreNMS MCP Server需要三个基本步骤:1) 安装服务器软件,2) 配置您的LibreNMS连接信息,3) 通过支持的客户端工具(如Claude Desktop、Cursor等)连接到服务器。服务器支持多种传输方式,包括标准输入输出和HTTP协议。

适用场景

适用于网络运维团队、系统管理员、DevOps工程师以及需要自动化网络监控和管理的场景。特别适合:网络健康监控、自动化故障排查、设备配置管理、告警集成、网络拓扑可视化和批量设备操作。

主要功能

设备与库存管理
查询、添加、更新和删除网络设备,查看设备库存信息,管理设备组和位置信息。支持设备发现、维护模式设置和设备重命名。
端口监控与管理
监控网络端口状态、流量统计和连接信息。支持端口搜索、端口组管理、端口描述更新和MAC地址追踪。
告警与日志管理
查看当前和历史告警,管理告警规则和模板,查询系统日志、事件日志和认证日志。支持告警确认和静音操作。
网络服务监控
监控BGP会话、OSPF实例、VRF配置、服务状态和健康传感器。支持IP地址管理、ARP表查询和FDB查找。
计费监控
管理网络流量计费账单,查看账单图表和历史数据,支持账单的创建、更新和删除。
安全特性
支持只读模式、标签过滤、速率限制和SSL/TLS加密。可选Sentry错误跟踪和性能监控。
灵活的传输方式
支持多种通信协议:STDIO(标准输入输出)、HTTP SSE(服务器发送事件)和HTTP流式传输,适应不同的部署环境。
优势
统一的API接口:通过MCP协议提供标准化的网络监控API
强大的查询能力:支持灵活的过滤和搜索功能
安全可控:支持只读模式、速率限制和细粒度权限控制
易于集成:可与各种AI助手和自动化工具无缝集成
可扩展性:支持自定义中间件和工具扩展
多传输支持:适应本地和远程部署需求
局限性
需要LibreNMS实例:必须已有运行的LibreNMS系统
配置要求:需要正确配置环境变量和API令牌
学习曲线:需要了解MCP协议和网络监控概念
性能依赖:性能受LibreNMS API响应速度影响
高级功能需要权限:某些管理操作需要相应的LibreNMS权限

如何使用

安装服务器
使用pip或uv工具安装LibreNMS MCP Server。推荐使用uv以获得更好的依赖管理。
配置连接信息
设置环境变量来配置LibreNMS连接。需要提供LibreNMS的URL地址和API令牌。
配置可选参数
根据需要配置安全选项,如只读模式、速率限制或禁用特定功能标签。
启动服务器
运行服务器并选择适合的传输方式。默认使用STDIO传输,适合本地集成。
连接到客户端
在支持MCP的客户端(如Claude Desktop)中配置服务器连接,开始使用网络监控功能。

使用案例

网络健康检查
快速检查整个网络的健康状态,识别有问题的设备和端口
端口故障排查
当用户报告网络连接问题时,快速定位问题端口
批量设备维护
在进行网络维护时,批量将设备设置为维护模式
流量分析报告
生成特定时间段内的网络流量报告
新设备上线
自动化新网络设备的发现和配置流程

常见问题

我需要什么样的权限来使用这个服务器?
只读模式有什么作用?
支持哪些传输方式?如何选择?
如何限制特定功能的使用?
服务器性能如何?支持多少并发请求?
出现错误时如何调试?
支持Docker部署吗?
如何确保通信安全?

相关资源

官方GitHub仓库
源代码、问题跟踪和贡献指南
PyPI项目页面
Python包发布和安装说明
LibreNMS官方网站
LibreNMS网络监控系统官方文档
Model Context Protocol规范
MCP协议官方规范和文档
FastMCP文档
FastMCP框架使用指南和API参考
Docker镜像仓库
官方Docker镜像和部署说明

安装

复制以下命令到你的Client进行配置
注意:您的密钥属于敏感信息,请勿与任何人分享。

替代品

V
Vestige
Vestige是一个基于认知科学的AI记忆引擎,通过实现预测误差门控、FSRS-6间隔重复、记忆梦境等29个神经科学模块,为AI提供长期记忆能力。包含3D可视化仪表板和21个MCP工具,完全本地运行,无需云端。
Rust
4.5K
4.5分
M
Moltbrain
MoltBrain是一个为OpenClaw、MoltBook和Claude Code设计的长期记忆层插件,能够自动学习和回忆项目上下文,提供智能搜索、观察记录、分析统计和持久化存储功能。
TypeScript
4.1K
4.5分
B
Bm.md
一个功能丰富的Markdown排版工具,支持多种样式主题和平台适配,提供实时编辑预览、图片导出和API集成能力
TypeScript
4.4K
5分
S
Security Detections MCP
Security Detections MCP 是一个基于Model Context Protocol的服务器,允许LLM查询统一的安全检测规则数据库,涵盖Sigma、Splunk ESCU、Elastic和KQL格式。最新3.0版本升级为自主检测工程平台,可自动从威胁情报中提取TTPs、分析覆盖差距、生成SIEM原生格式检测规则、运行测试并验证。项目包含71+工具、11个预构建工作流提示和知识图谱系统,支持多SIEM平台。
TypeScript
6.0K
4分
P
Paperbanana
PaperBanana是一个自动化生成学术图表和统计图的智能框架,支持从文本描述生成高质量的论文插图,采用多智能体管道和迭代优化,提供CLI、Python API和MCP服务器等多种使用方式。
Python
7.7K
5分
B
Better Icons
一个提供超过20万图标搜索和检索的MCP服务器和CLI工具,支持150多个图标库,帮助AI助手和开发者快速获取和使用图标。
TypeScript
6.7K
4.5分
A
Assistant Ui
assistant-ui是一个开源TypeScript/React库,用于快速构建生产级AI聊天界面,提供可组合的UI组件、流式响应、无障碍访问等功能,支持多种AI后端和模型。
TypeScript
7.3K
5分
A
Apify MCP Server
Apify MCP服务器是一个基于模型上下文协议(MCP)的工具,允许AI助手通过数千个现成的爬虫、抓取器和自动化工具(Apify Actor)从社交媒体、搜索引擎、电商等网站提取数据。它支持OAuth和Skyfire代理支付,可通过HTTPS端点或本地stdio方式集成到Claude、VS Code等MCP客户端中。
TypeScript
7.5K
5分
D
Duckduckgo MCP Server
已认证
DuckDuckGo搜索MCP服务器,为Claude等LLM提供网页搜索和内容抓取服务
Python
85.7K
4.3分
F
Firecrawl MCP Server
Firecrawl MCP Server是一个集成Firecrawl网页抓取能力的模型上下文协议服务器,提供丰富的网页抓取、搜索和内容提取功能。
TypeScript
150.9K
5分
F
Figma Context MCP
Framelink Figma MCP Server是一个为AI编程工具(如Cursor)提供Figma设计数据访问的服务器,通过简化Figma API响应,帮助AI更准确地实现设计到代码的一键转换。
TypeScript
74.6K
4.5分
E
Edgeone Pages MCP Server
EdgeOne Pages MCP是一个通过MCP协议快速部署HTML内容到EdgeOne Pages并获取公开URL的服务
TypeScript
32.0K
4.8分
C
Context7
Context7 MCP是一个为AI编程助手提供实时、版本特定文档和代码示例的服务,通过Model Context Protocol直接集成到提示中,解决LLM使用过时信息的问题。
TypeScript
106.8K
4.7分
E
Exa Web Search
已认证
Exa MCP Server是一个为AI助手(如Claude)提供网络搜索功能的服务器,通过Exa AI搜索API实现实时、安全的网络信息获取。
TypeScript
57.4K
5分
B
Baidu Map
已认证
百度地图MCP Server是国内首个兼容MCP协议的地图服务,提供地理编码、路线规划等10个标准化API接口,支持Python和Typescript快速接入,赋能智能体实现地图相关功能。
Python
50.2K
4.5分
M
Minimax MCP Server
MiniMax Model Context Protocol (MCP) 是一个官方服务器,支持与强大的文本转语音、视频/图像生成API交互,适用于多种客户端工具如Claude Desktop、Cursor等。
Python
63.7K
4.8分
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