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Netscaler.MCP.server

Netscaler.MCP.server

ローカル
github.com/czirakimクラウド・インフラ040 週間前に更新

Netscaler.MCP.server について

Netscaler.MCP.serverは、NITRO REST APIを通じてCitrix Netscalerのオブジェクトを管理するMCPサーバーです。仮想サーバーやサービスなどの一覧表示、作成、更新、バインド、削除、統計情報の確認に対応します。

主な機能

  1. 01NITRO REST APIとの通信
  2. 02オブジェクトの一覧表示と作成
  3. 03オブジェクトの更新・バインド・削除
  4. 04統計情報とNetscalerログの確認
  5. 05環境変数による設定

活用シーン

  1. 01Netscalerオブジェクトの確認
  2. 02仮想サーバーやサービスの作成・変更
  3. 03統計情報とNetscalerログの確認

MCP 対応

stdio経由でNetscalerの管理操作をMCPツールとして公開し、対応クライアントから利用できます。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

Netscaler.MCP.server

画像

このプロジェクトは、NITRO API(REST) を使用して Netscaler デバイスと連携するために設計された MCP(Model Context Protocol)サーバー です。lbvserver、csvserver、service、server などの Netscaler オブジェクトを管理するためのツール一式を提供します。サーバーは FastMCP フレームワークを使用して実装されており、Netscaler オブジェクトの作成、更新、一覧表示、削除の機能を公開します。

特長

  • ツールベースの API:Netscaler デバイスに対する操作をカプセル化するツール(list_tool、create_tool、update_tool、bind_tool、delete_tool、stat_tool、nslog_tool)を定義しています。
  • REST API 連携:Python の requests ライブラリを使用して、NITRO API(REST)経由で Netscaler デバイスと通信します。
  • 環境設定:IP アドレスや認証文字列などの機密情報は、.env ファイルから読み込まれる環境変数で管理します。
  • 拡張性:モジュール設計により、ツールや機能を簡単に追加できます。
  • トランスポートのサポート:サーバーは stdio トランスポートを使用して実行されるため、さまざまなクライアントとの連携に対応しています。
主なファイル
  • NetscalerMCPserver.py:MCP サーバーを初期化し、ツールを定義するメインサーバーファイルです。
  • Tools/NetscalerObject.py:Netscaler オブジェクトに対する CRUD 操作を実行するユーティリティクラスです。

このリポジトリには、Claude デスクトップアプリの設定ファイルの例も含まれています。

Claude Desktop アプリでテストしました。MCP サーバーは Windows WSL 上でホストしました。

画像

[mcpo](https://github.com/open-webui/mcpo) を使用して実行すれば、Open WebUI でも利用できます。
mcpo --port 8000 --api-key "api-key-value" -- python3 NetscalerMCPserver.py

ただし、Cursor/VS Code などのツールを使うと、さらに高速に動作します。

クレジット

Mihai Cziraki が作成しました

コメント

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AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。