Cuando escuchas por primera vez sobre MCP – Protocolo de contexto del modelosuena como algo construido para investigadores de IA hardcore. Pero aquí está la realidad: Ingenieros de purple e ingenieros de automatización van a ser algunos de los mayores usuarios de la misma.
En caso de que te preguntes por qué: MCP es cómo haces Modelos de idiomas grandes (LLM) Comprender su purple, su topología, sus estándares, Tu mundo.
Sin él? Solo estás recibiendo respuestas genéricas de chatgpt.
Con eso? Estas creando AI agente Eso puede configurar, solucionar problemas y diseñar redes con usted.
He estado hablando contigo – ¡Tú! … ¡Sí, tú! – Acerca de la automatización de la purple y la adopción de automatización en su ingeniería de purple durante años. En basic, es hora de agregar otro ladrillo en * su * muro (de herramientas tecnológicas). En este descanso de la IA, exploraremos un ejemplo que demuestra el valor de usar MCP para dominar la automatización en el mundo de la IA de hoy.
Bien, entonces, ¿qué es MCP?
En su corazón, Protocolo de contexto del modelo se trata inyectando conocimiento estructurado en un LLM en tiempo de ejecución – automáticamente y programáticamente.
En lugar de pegar manualmente diagramas de purple o plantillas de configuración en una ventana de chat, MCP permite que sus herramientas le digan al modelo:
- ¿Qué dispositivos están en la purple?
- Que estándares usas
- ¿Qué tecnologías prefieres (OSPF sobre EIGRP, EVPN sobre VXLAN, lo que sea)
- Qué procesos de management de cambios existen
Todo ese contexto fluye al modelo, haciendo que sus respuestas sean más inteligentes, más alineadas y más útil para su entorno.
Comencemos con un ejemplo básico del mundo actual
Digamos que está construyendo un LLM basado en Asistente de purple Eso ayuda a generar configuraciones. No quieres que lo sugiera ROTURA Cuando se ejecuta toda tu purple OSPF y BGP.
Con MCP, incluso antes de pedirle al modelo una configuración, proporciona AI el siguiente contexto:
¿Parece acquainted? Sí, es un JSON.
{
"network_standards": {
"routing_protocols": ["OSPF", "BGP"],
"preferred_encapsulation": "VXLAN",
"security_policies": {
"ssh_required": true,
"telnet_disabled": true
}
},
"topology": {
"core_devices": ["core-sw1", "core-sw2"],
"edge_devices": ["edge-fw1", "edge-fw2"],
"site_layout": "hub and spoke"
}
}
Tu asistente automáticamente envía este contexto al LLM usando MCP y entonces pide: “Genere una configuración para incorporar un nuevo sitio”.
El modelo ahora Respuestas de una manera que se ajuste a su entorno– No alguna respuesta de libro de texto aleatorio.
Entonces, ¿qué habilidades necesitas usar MCP?
Honestamente, muchos de ustedes ya tienen la mayor parte de lo que se necesita:
- Fundamentos de API. Enviará un contexto estructurado (generalmente JSON) sobre llamadas de API, al igual que RESTCONF, NetConf, Catalyst Heart o Meraki API.
- Comprender los metadatos de su purple. Debe saber qué importa: enrutamiento, VLAN, seguridad, tipos de dispositivos y cómo representar eso como datos estructurados.
- Python Scripting. Probablemente usará Python para recopilar esta información dinámicamente (como a través de Nornir, Netmiko o API nativas) y luego empaquetarla en llamadas MCP.
- LLM Conceptos básicos. Debe comprender cómo funcionan las indicaciones y el contexto de Home windows, y cómo el contexto más grande es igual a salidas más inteligentes.
El resultado closing
MCP no es algo “tal vez más tarde” para los networkers.
Se está convirtiendo el puente Entre su conocimiento de la purple del mundo actual y la capacidad de la IA para ayudarlo a ser más rápido, mejor y más precisa.
Ingenieros que saben cómo alimentar un contexto actual en LLM Dominará el diseño de la purple, la resolución de problemas, la auditoría de seguridad e incluso la automatización completa.
Empezar ahora
- Mapee sus estándares de purple.
- Empaquetarlos como JSON.
- Juega con el envío de ese contexto a pequeños flujos de trabajo de IA.
Los mejores agentes de IA están construidos por ingenieros que conocen su purple, y saben cómo enseñarla a su IA. ¡A continuación, vamos a ser prácticos con MCP!
Probar
Para un código de trabajo completo e instrucciones para comenzar, Mira mi proyecto en Github.
Crear un Protocolo de contexto del modelo actual (MCP) servidor diseñado para ingenieros de purple.
Esta aplicación MCP hace lo siguiente:
- Sirve tu estándares de purple (Protocolos de enrutamiento, políticas de seguridad, and so on.)
- Responder con salud del dispositivo
- Conectarse Claude DesktopDar a su asistente de IA consciente de su entorno de purple actual
Y es tan easy como:
- Importar el MCP Python SDK
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
- Inicializar el servidor FastMCP con un nombre único
mcp = FastMCP("network-assistant")
- Definir herramientas.
Herramientas son un potente primitivo en el protocolo de contexto del modelo (MCP). Dejan que su servidor exponga acciones reales, por lo que el modelo puede consultar sistemas, ejecutar lógica o comenzar los flujos de trabajo. En nuestro caso de uso, necesitamos definir las funciones de ‘estándares de purple’ y ‘estado del dispositivo’:@mcp.instrument() async def get_network_standards() -> dict[str, Any]: """Returns commonplace routing protocols, encapsulation, and safety insurance policies.""" return NETWORK_STANDARDS
- ¡Ejecute el servidor y estará configurado!
if __name__ == "__main__": mcp.run(transport="stdio")
Y si lo miramos, esto es lo que el LLM sabe sobre su purple antes lo contextualizaste:
Y esto es después Conectando el LLM a nuestra purple:
Donde la automatización de la purple y la IA realmente chocan
Ya no estás escribiendo por el bien de las secuencias de comandos. Y no solo usas AI por el bien de las palabras de moda. Cuando puedas mezcla el estado de la purple en vivo con la inteligencia LLMestás construyendo sistemas que piensan, se adaptan y ayudan con Tú, no solo para tú.
Empiece easy. Construir un flujo.
Haz tu agente de IA realmente conoce tu purple. Porque el futuro pertenece a los ingenieros que no solo automatizan, ellos contextualizar.
¡Bienvenido a la nueva frontera de AGENIC AI!
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