JinDaGe - cisco-nso-mcp-server MCP Details

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🚀 Cisco NSO MCP 服务器

Cisco NSO MCP 服务器是一个用于 Cisco NSO（网络服务编排器）的 Model Context Protocol (MCP) 服务器实现，借助自然语言交互达成 AI 驱动的网络自动化，为网络管理带来更智能、便捷的体验。

🚀 快速开始

Cisco NSO MCP 服务器使用 Python 编写，可通过 pip 进行安装，并能作为命令行工具运行。以下是快速安装和启动服务器的命令：

# 安装包
pip install cisco-nso-mcp-server

# 运行服务器
cisco-nso-mcp-server

✨ 主要特性

MCP 协议支持：将 Cisco NSO 的功能暴露为 MCP 工具和服务，可供任何 MCP 兼容客户端消费。
灵活性高：MCP 是一种开放协议，与 LLM 无关，可直接在无 LLM 的应用程序中使用，也可通过集成层让 LLM 控制，还能按需混合使用。
异步处理：利用 Python 的异步编程功能，高效处理网络操作，支持并发处理和错误处理。

📦 安装指南

安装

使用 pip 进行安装：

pip install cisco-nso-mcp-server

运行服务器

运行 MCP 服务器：

cisco-nso-mcp-server

配置选项

MCP 服务器支持 stdio 和 sse 两种传输类型。

标准配置

默认情况下，服务器使用 stdio 传输。若要更改传输类型或 SSE 传输的主机和端口，可参考以下命令：

使用标准配置运行服务器

cisco-nso-mcp-server --transport stdio

更改 SSE 传输的主机和端口

cisco-nso-mcp-server --transport sse --host 0.0.0.0 --port 8000

环境变量优先级

环境变量的值会覆盖默认值，但会被命令行参数覆盖。

💻 使用示例

连接到服务器

标准输入输出传输（stdio）

对于 stdio 传输，需启动服务器进程并通过 stdin 和 stdout 进行通信：

from mcp import ClientSession, StdioServerParameters
from contextlib import AsyncExitStack

async def connect():
    exit_stack = AsyncExitStack()
    server_params = StdioServerParameters(
        command="cisco-nso-mcp-server",
        args=[],
        env=None
    )
    
    stdio_transport = await exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
    stdio, write = stdio_transport
    session = await exit_stack.enter_async_context(ClientSession(stdio, write))
    await session.initialize()
    
    # 现在你可以使用会话调用工具和读取资源
    return session

SSE 传输

对于 SSE 传输，可通过标准 HTTP 客户端连接到服务器：

from mcp import ClientSession, SSEServerParameters
from contextlib import AsyncExitStack

async def connect():
    exit_stack = AsyncExitStack()
    server_params = SSEServerParameters(
        url="http://localhost:8000",
        headers={"Authorization": "Bearer YOUR_TOKEN"}
    )
    
    sse_transport = await exit_stack.enter_async_context(sse_client(server_params))
    session = await exit_stack.enter_async_context(ClientSession(sse_transport))
    await session.initialize()
    
    # 现在你可以使用会话调用工具和读取资源
    return session

🔧 技术细节

MCP 服务器利用 Python 的异步编程功能来高效处理网络操作：

异步函数定义：所有工具函数都使用 async def 定义为协程。
非阻塞 I/O：对 Cisco NSO 的网络调用包装在 asyncio.to_thread() 中，以防止阻止事件循环。
并发处理：多个工具调用可以同时处理而无需等待之前操作完成。
错误处理：异步 try/except 块捕获并正确格式化来自网络操作的错误。

📄 许可证

本项目采用 MIT License。

📚 详细文档

什么是 MCP？

Model Context Protocol (MCP) 是一种开放协议，标准化了 AI 模型与外部工具和服务之间的交互方式。MCP 实现了以下功能：

工具定义：结构化地定义 AI 模型可以使用工具的方式。
工具发现：模型发现可用工具的机制。
工具执行：模型调用工具并接收结果的标准方法。
上下文管理：在工具和模型之间高效传递上下文。
框架无关：适用于 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等多个 AI 框架。
互操作性：为 AI 系统与外部工具之间的通信提供通用语言。

MCP 的灵活性说明

尽管 MCP 的主要用例是与 LLM 集成，但 MCP 和类似的工具框架（如 Smithery）是 LLM 无关的——它们只是特定协议的 API。这意味着你可以：

直接使用：在没有 LLM 的任何应用程序中直接使用。
通过集成层让 LLM 控制：通过集成层让 LLM 控制。
根据需要混合两种方法：根据具体需求和用例混合两种方法。

这种灵活性使 MCP 工具超越了仅限于 LLM 应用程序的价值，成为在工具和服务之间进行通信的通用工具。

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