Skip to main content
Glama

Network Incident MCP Demo

Небольшой демо/прототип, показывающий, как LLM-агент (Google Gemini) использует Model Context Protocol (MCP) для разбора имитированного сетевого инцидента: получение телеметрии устройства, просмотр системных журналов, принятие решения о необходимости действий и выполнение шага по устранению неполадки — всё через инструменты, предоставляемые локальным MCP-сервером.

Это прототип для учебных/демонстрационных целей. Все сетевые данные вымышлены и жёстко заданы в mcp_server/mock_network_db.py. Реального сетевого бэкенда нет.

Как это работает

  • mcp_server/ — MCP-сервер, предоставляющий:

    • get_device_telemetry(device_id) — статус устройства, оптическая мощность, BGP-флапы

    • get_latest_syslog() — последние строки системного журнала

    • apply_traffic_reroute(source_pop, target_pop, circuit_id) — имитация действия по устранению неполадки (отклоняет любую цель, не являющуюся известным, работоспособным PoP)

    • incident_triage_prompt(device_id) — шаблон промпта, описывающий шаги разбора и порог перемаршрутизации -20.0 dBm

  • agent/gemini_mcp_client.py — клиент, который запускает MCP-сервер, передаёт его инструменты Gemini в качестве инструментов вызова функций и выполняет цикл: Gemini решает, какой инструмент вызвать следующим, клиент выполняет его через MCP и возвращает результат, пока Gemini не даст окончательный ответ.

Related MCP server: Pulse

Установка

git clone <your-repo-url>
cd network-incident-mcp
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

Запуск тестов

python3 -m pytest tests/

Запуск MCP-сервера в автономном режиме

python3 mcp_server/server.py

Запуск живого агента

Требуется API-ключ Gemini из Google AI Studio:

export GEMINI_API_KEY=your-key-here
python3 agent/gemini_mcp_client.py

Пример вывода

Агент направлен на имитированное устройство router-van-01, которое смоделировано как DEGRADED с оптической мощностью -28.5 dBm — ниже порога перемаршрутизации -20.0 dBm. Реальный запуск выглядит так:

(venv) ac@ubuntuserver2026:~/network-incident-mcp$ python3 agent/gemini_mcp_client.py
Processing request of type ListToolsRequest
[+] Connected to MCP. Registered 3 tools with Gemini 3.6 Flash.
Processing request of type GetPromptRequest
[--> Model Tool Call Request]: get_device_telemetry({'device_id': 'router-van-01'})
Processing request of type CallToolRequest
[<-- MCP Execution Output]: {
  "device_id": "router-van-01",
  "data": {
    "status": "DEGRADED",
    "location": "Vancouver PoP",
    "bgp_flaps": 14,
    "optical_power_dbm": -28.5,
    "circuits": [
      "fiber-van-richmond-10G"
    ]
  }
}
[--> Model Tool Call Request]: get_latest_syslog({})
Processing request of type CallToolRequest
[<-- MCP Execution Output]:
[2026-08-24T10:12:01Z] WARN router-van-01 BGP neighbor 192.168.10.1 DOWN (Retries: 3)
[2026-08-24T10:12:15Z] CRIT router-van-01 Optical signal loss detected on fiber-van-richmond-10G (-28.5 dBm)
[2026-08-24T10:14:02Z] WARN router-van-01 Packet loss spike: 18.4% on interface ge-0/0/1

[--> Model Tool Call Request]: apply_traffic_reroute({'target_pop': 'Richmond PoP', 'circuit_id': 'fiber-van-richmond-10G', 'source_pop': 'Vancouver PoP'})
Processing request of type CallToolRequest
[<-- MCP Execution Output]: {
  "status": "ERROR",
  "error": "Target PoP 'Richmond PoP' is not a known healthy PoP. Healthy PoPs: ['Toronto PoP']"
}
[--> Model Tool Call Request]: apply_traffic_reroute({'circuit_id': 'fiber-van-richmond-10G', 'target_pop': 'Toronto PoP', 'source_pop': 'Vancouver PoP'})
Processing request of type CallToolRequest
[<-- MCP Execution Output]: {
  "status": "SUCCESS",
  "action": "Traffic shifted from Vancouver PoP to Toronto PoP",
  "isolated_circuit": "fiber-van-richmond-10G",
  "new_route_metric": 10
}
[Model Final Response]: ### Incident Analysis Summary for `router-van-01`

1. **Device Telemetry Analysis**
   - **Device ID:** `router-van-01`
   - **Location:** Vancouver PoP
   - **Device Status:** DEGRADED
   - **Optical Power Level:** **-28.5 dBm**
   - **BGP Flaps:** 14
   - **Active Circuit:** `fiber-van-richmond-10G`

2. **Syslog Inspection**
   - Critical optical signal loss log detected:
     `[2026-08-24T10:12:15Z] CRIT router-van-01 Optical signal loss detected on fiber-van-richmond-10G (-28.5 dBm)`
   - Additional warnings observed regarding BGP neighbor timeouts and interface packet loss spikes (`ge-0/0/1`).

3. **Remediation Action**
   - **Condition Met:** Optical power level (-28.5 dBm) is below the threshold of -20.0 dBm.
   - **Action Taken:** Executed `apply_traffic_reroute`.
     - **Circuit:** `fiber-van-richmond-10G`
     - **Source PoP:** Vancouver PoP
     - **Target PoP:** Toronto PoP
   - **Status:** **SUCCESS** — Traffic successfully rerouted from Vancouver PoP to Toronto PoP, isolating circuit `fiber-van-richmond-10G`.

Обратите внимание: первая попытка перемаршрутизации модели направлена на Richmond PoP, который не является реальной, работоспособной локацией в имитированных данных — сервер отклоняет её с ERROR, а не молча добивается успеха, и модель повторяет попытку с корректной работоспособной целью (Toronto PoP), прежде чем добиться успеха.

Публичное HTTP-демо (без API-ключа)

web/app.py — это небольшая обёртка FastAPI вокруг той же имитированной логики телеметрии/перемаршрутизации, предоставленная в виде обычных REST-эндпоинтов — не требуется ни MCP-клиент, ни API-ключ Gemini. /triage/{device_id} детерминированно реализует последовательность получение → проверка → перемаршрутизация на Python (не через LLM), поэтому его можно бесплатно и безопасно открывать для публичного доступа.

Запустите его локально:

uvicorn web.app:app --host 127.0.0.1 --port 8001

Затем из другого терминала:

curl http://127.0.0.1:8001/devices
curl http://127.0.0.1:8001/telemetry/router-van-01
curl http://127.0.0.1:8001/syslog
curl http://127.0.0.1:8001/triage/router-van-01   # degraded device -> auto-reroutes
curl http://127.0.0.1:8001/triage/router-yyz-02   # healthy device -> no reroute

Примечания

  • Требуется mcp<2 (версия уже закреплена в requirements.txt) — сервер использует API v1 FastMCP.

  • Доступность моделей Gemini меняется со временем; если вы получите ошибку 404 model-not-found, выведите список моделей, доступных для вашего API-ключа, и обновите название модели в agent/gemini_mcp_client.py.

  • Количество раундов вызова инструментов ограничено в рамках одного запуска (GeminiMCPOrchestrator.MAX_TURNS, по умолчанию 5), чтобы избежать неконтролируемого расхода API.

A
license - permissive license
Not graded
quality - not tested
C
maintenance

Maintenance

Maintainers
Response time
Release cycle
Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Related MCP Servers

  • A
    license
    Not graded
    quality
    D
    maintenance
    Provides AI assistants with direct access to multi-vendor network devices for tasks like configuration management, health checks, and topology discovery through 35 specialized tools. It enables natural language control over platforms including Cisco, Juniper, and Nokia using SSH, NETCONF, and SNMP protocols.
    11
    MIT
  • A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    An MCP server that exposes live network monitoring data as Resources and diagnostic capabilities as Tools, letting AI assistants query network health conversationally.
    6
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • MCP server for AI agents to plan, verify, and deploy Cloudflare-native apps.

  • Phone, SMS & email for AI agents — one remote MCP endpoint, OAuth login, zero install.

  • OCR, transcription, file extraction, and image generation for AI agents via MCP.

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/asif-c/network-incident-mcp'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server