World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.
Validate BGP and routing changes in a real containerlab lab: pass/fail verdict with evidence.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
검사 3/3 통과 · 내 컴퓨터에서 실행돼요 · ✓ 명령 확인 2026년 11월 13일
먼저: 어떤 AI를 쓰시나요?
쓰는 앱을 고르면 아래에 단계가 나옵니다.
Claude에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만) · 컴퓨터용 Claude 앱(Windows 또는 Mac)에서만 되고 웹이나 모바일은 안 돼요
SettingsDeveloperEdit Config
{
"mcpServers": {
"netdryrun": {
"command": "uvx",
"args": [
"netdryrun",
"mcp"
]
}
}
}Netdryrun을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude가 Netdryrun을 쓰고 있다고 하거나 답에 Netdryrun 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
ChatGPT는 아직 Netdryrun에 연결할 수 없어요
Netdryrun는 내 컴퓨터에 설치해서 쓰지만 ChatGPT는 웹에서 도는 서버만 연결할 수 있어요
A · Netdryrun에 연결되는 앱 쓰기
B · 기타에서 ChatGPT에 연결되는 다른 서버
같은 분류에서 많이 쓰는 것 중 키 없이 주소만으로 연결되는 것을 골랐어요
Claude Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Mac: Command+스페이스를 누르고 Terminal 입력 · Windows: PowerShell 열기
claude mcp add --scope user netdryrun -- uvx netdryrun mcpNetdryrun이 목록에 있고 연결됨으로 보이면 돼요
Netdryrun을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Claude Code가 Netdryrun을 쓰고 있다고 하거나 답에 Netdryrun 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Anthropic 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Cursor에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Netdryrun을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ Cursor가 Netdryrun을 쓰고 있다고 하거나 답에 Netdryrun 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 Cursor 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
VS Code에 연결할 수 있지만 먼저 준비가 필요해요
먼저 컴퓨터에 Python (uv)를 설치하세요 (한 번만)
Netdryrun을 써서 나에게 무엇을 해 줄 수 있는지 알려 주고, 하나 해 봐✓ VS Code가 Netdryrun을 쓰고 있다고 하거나 답에 Netdryrun 도구 이름이 나오면 연결된 거예요
메뉴 이름은 2026년 11월 11일에 VS Code 도움말에서 확인 · 앱 버전에 따라 화면이 조금 다를 수 있어요
Claude Code
claude mcp add --scope user netdryrun -- uvx netdryrun mcpClaude Desktop (claude_desktop_config.json)
{
"mcpServers": {
"netdryrun": {
"command": "uvx",
"args": [
"netdryrun",
"mcp"
]
}
}
}Cursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"netdryrun": {
"command": "uvx",
"args": [
"netdryrun",
"mcp"
]
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"netdryrun": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"netdryrun",
"mcp"
]
}
}
}이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
pypi: netdryrun이 서버의 연결 방식과 각 앱의 공식 문서를 바탕으로 했어요. 2026년 11월 10일 확인.
내 컴퓨터에서 실행하는 앱
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 14일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 netdryrun 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
코드 마지막 변경: 어제
Apache-2.0 사용
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
질문하고, 팁을 나누고, 안 되는 점을 알려 주세요. "도움이 됨"이 많은 순서예요.
아직 리뷰가 없어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 어제 변경됐고, 최신 버전(0.4.1)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: World Monitor, Claude Flow, Windmill
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Test network changes before they touch production.
Netdryrun is an open-source (Apache-2.0) tool that dry-runs network changes in a real containerlab lab and returns a pass/fail verdict with evidence. It runs as a CLI, a GitHub Action, and an MCP server for AI agents.
Software teams don't ship code without running its tests. Network changes deserve the same step: run the change in a real lab, check how the network behaves, and ship only on a pass. Netdryrun makes that one command, one CI step, or one tool call for an AI agent.
Already have a containerlab lab? [Add Netdryrun to it in 10 minutes](https://netdryrun.com/guides/your-lab/): record its steady state, add one guard, run it on every pull request.
Netdryrun™ boots your topology as a real virtual network (containerlab), applies your configs, and checks how the network actually *behaves*: BGP sessions, prefix counts, routes, reachability. It catches the mistakes your checks describe, such as a route leak, before the change reaches production, and leaves the commands and raw output for a reviewer to inspect.
$ netdryrun run examples/frr-bgp-broken
Deploying lab ndr-frr-broken (3 nodes)... [PASS] r1: BGP session to 10.0.12.2 is established -- state is established (6.3s) [PASS] r1: ping 192.168.3.1 from 192.168.1.1 expects success -- 3/3 replies (2.3s) ... (3 more passing checks trimmed) [FAIL] r1: route 0.0.0.0/0 via bgp is absent -- unexpectedly present via bgp (not selected) (0.1s) FAILED: 5 passed, 1 failed (6 checks)
That run caught a leaked default route that was *received but not selected*. Ping and session checks alone would miss this example: every session is up and every address answers. (A static analyzer such as Batfish also catches this particular leak; the Batfish page shows one that it misses and a lab catches.)
Status: v0.4.0. Runs on Linux and WSL2, with drivers for FRR, Nokia SR Linux, SONiC (docker-sonic-vs), Arista EOS (cEOS, bring your own image) and Juniper cJunosEvolved (beta, bring your own image). On the verdict corpus v1 (30 realistic BGP changes: 19 harmful, 11 safe), Netdryrun judged 24/30 correctly, ping-only checks 20/30 and all-sessions-up checks 15/30. Netdryrun approved 5 of the 19 harmful changes (ping-only checks: 10 of 19) and blocked 1 of the 11 safe ones. On v2 (18 cases written after v1 to target v1's misses): Netdryrun 16 of 17 deterministic cases correct, ping-only 9/17, all-sessions-up 7/17; case 18 is nondeterministic in this lab and excluded from the score (listed with its reruns). Expected verdicts were committed before any run, on one FRR topology: a comparison of testing methods, not a production reliability estimate. Method, every miss and a one-command rerun are on the corpus page. Provenance: both ran on Netdryrun 0.3.1.
The codespace comes with Docker, containerlab and Netdryrun already installed. When the terminal shows Ready, run:
bash examples/agent-demo/demo.sh
A route-leaking change is rejected, then the fix passes every check. It uses your GitHub account's free Codespaces hours (2-core machine). Details.
Requirements: Linux or WSL2, Docker, containerlab, Python 3.10+. On Ubuntu 24.04 and Debian 12 a plain pip install outside a virtualenv is refused ("externally managed environment"), so use pipx: sudo apt install pipx && pipx ensurepath, then open a new terminal. uv tool install netdryrun, or pip install netdryrun inside an activated virtualenv, work too.
pipx install netdryrun
git clone https://github.com/netdryrun/Netdryrun netdryrun && cd netdryrun netdryrun run examples/frr-bgp # 3 FRR routers, should pass netdryrun run examples/srl-frr # SR Linux + FRR, should pass netdryrun run examples/frr-bgp-broken # a bad change, should fail
netdryrun record my-lab/topology.clab.yml --deploy # snapshot today's behavior into my-lab/netdryrun.yml
netdryrun run my-lab # re-run the checks in my-lab/netdryrun.yml
record writes checks for every established BGP session, a prefix-count range for each (today's count up to 20% more, at least 2), guards against a default route or a link subnet arriving via BGP, and up to 50 BGP routes per node. A session that is down today isn't recorded.
Advisory (0.3.3 and 0.4.0): that range lets a leak of one or two extra prefixes from a neighbor pass. Until 0.4.1, record with
--exact-prefixesand addpresent: falsechecks for prefixes that must never arrive. Advisory. Review it (remove what is allowed to change, add negative checks such aspresent: false), commit it, and every future change runs against it, locally or in CI. A pass means those checks passed, nothing more.
lab: topology.clab.yml # your containerlab topology
timeout: 90 # seconds a positive check may wait for convergence
checks:
Failure scenarios break something, check the network still behaves, then restore it. They can take links down, or (from 0.3.1) make an FRR neighbor announce routes it shouldn't, to prove a max-prefix limit or an import filter actually holds:
scenarios:
Every check also accepts name, timeout and vrf. Ping accepts expect: failure and count. Drivers are detected from the topology; override them with nodes: {r1: {driver: frr}}. Nodes that are configured after boot (SONiC) take setup commands: nodes: {sonic1: {setup: [...]}}.
| Check | FRR | SR Linux | Arista EOS (cEOS) | SONiC (VS) |
|---|---|---|---|---|
bgp_session | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
bgp_prefixes (accepted = received minus rejected by policy) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
route present / absent | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
bgp_route best-path attributes: communities (standard, large, well-known), AS path (exact or regex), local preference, MED, next hop | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
ping success / failure | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
| How it is tested | Live lab in CI on every push | Live lab in CI on every push | Parsers tested against output captured from live labs; no live lab in CI | Parsers tested against output captured from live labs; no live lab in CI |
| Command | What it does |
|---|---|
netdryrun run [path] | Deploy the lab, run the checks, destroy the lab. Add --keep to leave it up for debugging |
netdryrun check [path] | Run the checks against a lab that is already running |
netdryrun validate [path] | Validate netdryrun.yml and its topology without running anything |
netdryrun record topology.clab.yml | Snapshot a known-good lab into a netdryrun.yml baseline, so you don't write checks by hand |
Reports: --json FILE (full evidence), --markdown FILE, --junit FILE. Under GitHub Actions, a summary is appended to the job page automatically. Exit codes: 0 passed, 1 a check failed, 2 no verdict (config or lab error, a fault that did not take effect, or an internal error; add --debug for the traceback), 3 inconclusive (the lab never reached a testable state, so the run says nothing about the change), 130/143/129 interrupted by SIGINT/SIGTERM/SIGHUP after cleaning up the lab.
name: Network dry run
on: pull_request jobs: dryrun: runs-on: ubuntu-latest steps:
The action installs containerlab, runs the checks, uploads the JSON and JUnit reports as an artifact, and fails the job if any check fails. Outputs: status, passed, failed, inconclusive-reason.
Listed in the official MCP Registry (io.github.netdryrun/netdryrun) and on Glama; the agent skill is also on Smithery.
AI can propose network changes. Netdryrun verifies the outcome. Agents: read [AG