ONOS MCP Server について
ONOS MCP Server は AI アシスタントを ONOS SDN コントローラーに接続し、ネットワーク運用と分析を可能にします。構造化インターフェースを通じて、ネットワークデータ、管理操作、分析機能、診断用プロンプトを提供します。
主な機能
- 01ネットワーク機器とトポロジーへのアクセス
- 02フロールールとインテントの管理
- 03ネットワーク分析とヘルス監視
- 04ONOS アプリケーション管理
- 05パス計算
活用シーン
- 01ネットワークトポロジーと機器状態の確認
- 02トラフィックと利用状況の分析
- 03フローと接続インテントの設定
- 04ネットワーク状態やサービス問題の診断
MCP 対応
MCP クライアントに ONOS のネットワークリソース、分析機能、管理ツールを提供します。機器、トポロジー、フロー、アプリケーション、ヘルス情報を扱えます。
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。
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。
ツール
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
ONOS MCP サーバー
概要
ONOS SDN コントローラーを通じて、ネットワークの制御および管理機能を提供する Model Context Protocol(MCP)サーバーの実装です。このサーバーを利用すると、AI アシスタントは構造化された API インターフェースを通じて、ONOS によるネットワーク管理、OpenFlow デバイスの制御、包括的な分析機能にアクセスできます。教育環境、ネットワーク運用、SDN の研究、AI を活用したネットワーク管理に最適です。
機能
ネットワークリソース
このサーバーは、以下を含む ONOS REST API エンドポイントへのアクセスを提供します。
- ネットワークデバイス、リンク、ホスト
- トポロジー情報
- フロールールおよびインテント
- アプリケーションおよびサービス
- 統計およびメトリクス
- システムおよびクラスターの健全性
分析ツール
- ネットワーク概要:デバイス、リンク、ホスト、クラスターの包括的な概要を、詳細なデバイス情報とともに取得します
- ネットワーク分析:パフォーマンス指標、トラフィックパターン、利用状況の統計を分析します
- システムの健全性:メモリ使用量、クラスターの状態、コンポーネントの健全性を監視します
- アプリケーション管理:ONOS アプリケーションのインストール、有効化、無効化、アンインストールを行います
- フロー設定:フロールールおよびインテントを作成、管理します
- パス計算:ネットワークエンドポイント間の最適なパスを見つけます
専用プロンプト
- ネットワーク診断:接続の問題やサービスの品質低下をトラブルシューティングします
- インテントベースの設定:接続目標およびポリシーを実装します
- ネットワークの健全性分析:包括的なステータスレポートを生成します
- QoS 設定:トラフィックの優先順位付けとサービスレベルを設定します
- パフォーマンスの最適化:リソース配分とスケーラビリティを改善します
必要条件
- Python 3.7+
- 依存関係の管理に使用するuv
- 稼働中の ONOS コントローラー
- httpx ライブラリ
- mcp ライブラリ
設定
環境変数を使用してサーバーを設定します。
ONOS_API_BASE:ONOS API のベース URL(デフォルト:http://localhost:8181/onos/v1)ONOS_USERNAME:ONOS API 認証用のユーザー名(デフォルト:onos)ONOS_PASSWORD:ONOS API 認証用のパスワード(デフォルト:rocks)
Claude Desktop での使用方法
{
"mcpServers": {
"onos": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"parent_of_servers_repo/servers/src/onos-mcp-server",
"run",
"server.py"
],
"env": {
"ONOS_API_BASE": "http://localhost:8181/onos/v1",
"ONOS_USERNAME": "onos",
"ONOS_PASSWORD": "rocks"
}
}
}
}
コントリビューション
コントリビューションを歓迎します。プルリクエストの送信、バグの報告、新機能の提案をぜひお寄せください。
コメント
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。