🚀 pyATS MCP 服务器

本项目实现了一个基于模型上下文协议（MCP）的服务器，它封装了 Cisco pyATS 和 Genie 的功能。借助该服务器，可通过 STDIO 运用 JSON - RPC 2.0 协议，实现对网络设备的结构化、基于模型的交互。

🚀 快速开始

环境设置

设置您的测试床路径：

export PYATS_TESTBED_PATH=/absolute/path/to/testbed.yaml

启动服务器

连续 STDIO 模式（默认）

python3 pyats_mcp_server.py

此模式会启动一个长期运行的进程，该进程从标准输入读取 JSON - RPC 请求，并将响应写入标准输出。

一次性模式

echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/discover"}' | python3 pyats_mcp_server.py --oneshot

该模式用于处理单个 JSON - RPC 请求，处理完成后即退出。

✨ 主要特性

• 设备连接：可连接到 Cisco IOS/NX - OS 设备，设备信息来自 pyATS 测试床。
• 命令执行：支持安全执行经过验证的 CLI 命令，如 show、ping 等。
• 配置更改：允许进行受控的配置更改。
• 输出返回：能返回结构化（解析）或原始输出。
• 工具暴露：通过 tools/discover 和 tools/call 暴露一组定义良好的工具。
• 安全运行：完全通过 STDIO 运行，可实现最小的攻击面和最大的可移植性。

📦 安装指南

Docker 支持

构建容器

docker build -t pyats-mcp-server .

运行容器（STDIO 模式）

docker run -i --rm \
  -e PYATS_TESTBED_PATH=/app/testbed.yaml \
  -v /your/testbed/folder:/app \
  pyats-mcp-server

💻 使用示例

基础用法

以下是一次性模式下执行 tools/discover 工具的示例：

echo '{"jsonrpc": "2.0", "id": 1, "method": "tools/discover"}' | python3 pyats_mcp_server.py --oneshot

高级用法

在 Docker 容器中运行服务器并指定测试床路径：

docker run -i --rm \
  -e PYATS_TESTBED_PATH=/app/testbed.yaml \
  -v /your/testbed/folder:/app \
  pyats-mcp-server

📚 详细文档

可用 MCP 工具

所有输入均通过 Pydantic 模式进行验证，以确保安全性和一致性。

LangGraph 集成

将 MCP 服务器作为工具节点添加到您的 LangGraph 管道中：

("pyats-mcp", ["python3", "pyats_mcp_server.py", "--oneshot"],)

🔧 技术细节

此服务器不使用 HTTP 或 SSE，所有通信均通过标准输入输出（STDIN/STDOUT）完成，这使其成为安全嵌入式、容器化或 LangGraph 工具集成的理想选择。所有输入均通过 Pydantic 模式进行验证，保证了安全性和一致性。

📄 许可证

文档中未提及许可证相关信息。

⚠️ 重要提示

此服务器不使用 HTTP 或 SSE，所有通信均通过标准输入输出（STDIN/STDOUT）完成。

✍️ 作者 John Capobianco，Selector AI 的产品营销传教士，《自动化你的网络》的作者。

如果您有任何问题，请随时告知，作者将乐于添加：

• 一个样本 LangGraph 图配置
• 配套客户端脚本
• CI/CD 集成（例如 GitHub Actions）

testbed.yaml 文件与 Cisco DevNet 的 Cisco Modeling Labs (CML) 砂箱兼容！