Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Cisco Modeling Labs CML

von xorrkazVersion 0.40.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.xorrkaz/cml-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

An MCP server that provides access to common Cisco Modeling Labs (CML) operations.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_USERNAME, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "cml": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cml-mcp"
      ],
      "env": {
        "CML_URL": "your-value",
        "CML_USERNAME": "your-value",
        "CML_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_USERNAME": "your-value",
        "PYATS_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_AUTH_PASS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cml --env CML_URL=your-value --env CML_USERNAME=your-value --env CML_PASSWORD=your-value --env PYATS_USERNAME=your-value --env PYATS_PASSWORD=your-value --env PYATS_AUTH_PASS=your-value -- uvx cml-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "cml": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cml-mcp"
      ],
      "env": {
        "CML_URL": "your-value",
        "CML_USERNAME": "your-value",
        "CML_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_USERNAME": "your-value",
        "PYATS_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_AUTH_PASS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "cml": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cml-mcp"
      ],
      "env": {
        "CML_URL": "your-value",
        "CML_USERNAME": "your-value",
        "CML_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_USERNAME": "your-value",
        "PYATS_PASSWORD": "your-value",
        "PYATS_AUTH_PASS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • CML_URL erforderlich env
    URL for the CML Server
  • CML_USERNAME erforderlich env
    Username for CML authentication
  • CML_PASSWORD geheim erforderlich env
    Password for CML authentication
  • PYATS_USERNAME env
    Username for authentication to devices running in CML
  • PYATS_PASSWORD geheim env
    Password for authentication to devices running in CML
  • PYATS_AUTH_PASS geheim env
    Enable password for authentication to devices running in CML

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto xorrkaz bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32708 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 90 % der anderen 32708 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32708 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Cisco Modeling Labs CML sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.40.0) kam vor 4 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, OpenTakeoff

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern
Installieren

OpenTakeoff

von Kentucky-ai

Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Model Context Protocol (MCP) Server for Cisco Modeling Labs (CML)

mcp-name: io.github.xorrkaz/cml-mcp

Overview

cml-mcp brings the power of AI assistants to your network lab! This tool allows you to interact with Cisco Modeling Labs (CML) using natural language through AI applications like Claude Desktop, Claude Code, and Cursor.

Instead of clicking through menus or writing scripts, simply tell the AI what you want to do in plain English—like "Create a new lab with two routers and configure OSPF" or "Show me the running config on Router1"—and watch it happen automatically.

This is accomplished through the Model Context Protocol (MCP), a standard way for AI applications to interact with external tools and services. Think of it as giving your AI assistant a direct connection to your CML server.

Features

  • Create Lab Topologies: Tools to create new labs and define network topologies from scratch or using full topology definitions.
  • Query Status: Tools to retrieve detailed status information for labs, nodes, links, annotations, and the CML server itself.
  • Control Labs and Nodes: Tools to start, stop, and wipe labs or individual nodes as needed.
  • Manage CML Users and Groups: Tools to list, create, and delete local users and groups (requires admin privileges).
  • Visual Annotations: Add visual elements (text, rectangles, ellipses, lines) to lab topologies for documentation and organization.
  • Link Management: Connect nodes, configure link conditioning (bandwidth, latency, jitter, loss), and control link states.
  • Packet Capture: Start, stop, and retrieve packet captures (PCAP) from network links for traffic analysis with Wireshark or other tools.
  • Node Configuration: Configure node startup configurations and send CLI commands to running devices.
  • Run Commands on Devices: Using PyATS, MCP clients can execute commands on virtual devices within CML labs.
  • Console Log Access: Retrieve console logs from running nodes for troubleshooting and monitoring, with support for selecting specific serial console ports.
  • Modular Architecture: Tools are organized into logical modules (labs, nodes, links, pcap, etc.) for maintainability and extensibility.
  • Access Control Lists (HTTP Mode): When running in HTTP transport mode, you can restrict which users can access which tools using a YAML-based ACL configuration file.
  • Observability: Optional OpenTelemetry tracing exports spans for every tool call to any OTLP-compatible backend (Jaeger, Grafana Tempo, Datadog, etc.).

Quick Start

Installation

The easiest way to get started is using uvx with Claude Desktop (or other MCP-compatible clients). The uvx tool automatically downloads and runs the server without manual installation steps.

Configuration: Find and edit your Claude Desktop configuration file (claude_desktop_config.json). Add the following:

{

"mcpServers": { "Cisco Modeling Labs CML": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": [ "cml-mcp" ], "env": { "CML_URL": "{CML_URL}", "CML_USERNAME": "{CML_USERNAME}", "CML_PASSWORD": "{CML_PASSWORD}!", "CML_VERIFY_SSL": "true" } } } }

Important: Replace the placeholder values with your actual CML server details:

  • CML_URL: Your CML server address (e.g., https://cml.example.com or https://10.10.20.50)
  • CML_USERNAME and CML_PASSWORD: Your CML login credentials
  • CML_VERIFY_SSL: TLS certificate verification now defaults to "true". CML ships with a self-signed certificate out of the box, so most users need to set this to `"false"`. Leave it at "true" only if you have installed a CA-signed certificate on your CML server (or point CA_BUNDLE at a file containing your self-signed certificate).

[!TIP]

"Command not found" for `uvx`? MCP clients like Claude Desktop run in a restricted environment that does not always inherit your shell's PATH. If uvx can't be found, use its full path in the "command" field. To find it, run which uvx in a terminal on macOS/Linux, or where uvx in Command Prompt on Windows (e.g., "/Users/alice/.local/bin/uvx" on macOS, "C:\Users\alice\.local\bin\uvx.exe" on Windows). The same applies to uv, npx, or any other command used in MCP configurations.

Need more capabilities?

  • For device CLI command execution, use cml-mcp[pyats] instead of cml-mcp in the args
  • For Docker, Windows (WSL), or HTTP server mode, see INSTALLATION.md

Where to find your configuration file:

  • macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
  • Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
  • Linux: ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
Requirements
  • Python 3.12, 3.13, or 3.14
  • Cisco Modeling Labs (CML) 2.9 or later
  • [uv](https://docs.astral.sh/uv/) - Python package manager

Available MCP Tools

The server provides 52 MCP tools organized into the following categories:

Lab Management
  • get_cml_labs - Retrieve labs for a specific user or current user
  • create_empty_lab - Create a new empty lab with optional metadata
  • create_full_lab_topology - Create a complete lab from a topology definition
  • modify_cml_lab - Update lab properties (title, description, notes)
  • set_cml_lab_permissions - Configure group/user access (LAB_ADMIN, LAB_EDIT, LAB_EXEC, LAB_VIEW)
  • start_cml_lab - Start all nodes in a lab
  • stop_cml_lab - Stop all nodes in a lab
  • wipe_cml_lab - Wipe all node data/configurations (prompts for confirmation if client supports it)
  • delete_cml_lab - Delete a lab (prompts for confirmation if client supports it)
  • get_cml_lab_by_title - Find a lab by its title
  • download_lab_topology - Download lab topology as YAML file
  • clone_cml_lab - Clone a lab with optional new title
Node Management
  • get_cml_node_definitions - List available node types
  • get_node_definition_detail - Get detailed info about a specific node type
  • add_node_to_cml_lab - Add a node to a lab
  • get_nodes_for_cml_lab - Get all nodes in a lab with operational data
  • configure_cml_node - Set node startup configuration
  • start_cml_node - Start a specific node
  • stop_cml_node - Stop a specific node
  • wipe_cml_node - Wipe node data (prompts for confirmation if client supports it)
  • delete_cml_node - Delete a node (prompts for confirmation if client supports it)
  • get_console_log - Get console output history for a node; optional console index selects the serial port (default 0; Docker-based nodes often use both 0 and 1)
  • send_cli_command - Execute exec/operational-mode CLI commands on running nodes (requires PyATS); optional console index selects which serial port to use
  • send_cli_config_command - Execute configuration-mode CLI commands on running nodes (requires PyATS); optional console index selects which serial port to use
Interface & Link Management
  • add_interface_to_node - Add an interface to a node. Returns a list of created interfaces (a single slot request may add multiple interfaces depending on the node type)
  • get_interfaces_for_node - Get all interfaces for a node
  • connect_two_nodes - Create a link between two interfaces
  • get_all_links_for_lab - Get all links in a lab
  • apply_link_conditioning - Configure network conditions (bandwidth, latency, jitter, loss)
  • start_cml_link - Enable connectivity on a link
  • stop_cml_link - Disable connectivity on a link
Annotations (Visual Elements)
  • get_annotations_for_cml_lab - Get all visual annotations in a lab
  • add_text_annotation - Add a text annotation
  • add_rectangle_annotation - Add a rectangle annotation
  • add_ellipse_annotation - Add an ellipse annotation
  • add_line_annotation - Add a line annotation
  • delete_annotation_from_lab - Delete an annotation (prompts for confirmation if client supports it)
Packet Capture (PCAP)
  • start_packet_capture - Start capturing packets on a link
  • stop_packet_capture - Stop an active packet capture
  • check_packet_capture_status - Check capture status and packet count
  • get_captured_packet_overview - Get summary of captured packets
  • get_packet_capture_data - Download full PCAP file (base64-encoded for Wireshark/tcpdump)
User & Group Management
  • get_cml_users - List all CML users
  • create_cml_user - Create a new user (requires admin)
  • delete_cml_user - Delete a user (requires admin, prompts for confirmation if client supports it)
  • get_cml_groups - List all CML groups
  • create_cml_group - Create a new group (requires admin)
  • delete_cml_group - Delete a group (requires admin, prompts for confirmation if client supports it)
System Information
  • get_cml_information - Get CML server version and configuration
  • get_cml_status - Get system health indicators
  • get_cml_statistics - Get resource usage and lab/node/link counts
  • get_cml_licensing_details - Get licensing information and limits

Usage

Once configured, restart your MCP client (e.g., Claude Desktop) and start chatting! The AI assistant now has direct access to your CML server and can help you build and manage network labs through natural conversation.

What Can You Do?

Here are some example prompts to try:

Getting Started:

  • "Show me all my CML labs"
  • "What node types are available in CML?"
  • "Tell me about my CML server status and licensing"

Building Labs:

  • "Create a new lab called 'OSPF Test Lab'"
  • "Add two CSR1000v routers and an external connector to my lab"
  • "Connect Router1's GigabitEthernet1 to Router2's GigabitEthernet1"

Configuration & Testing:

  • "Configure OSPF area 0 on both routers"
  • "Start all nodes in the lab"
  • "Show me the OSPF neighbors on Router1"
  • "Start a packet capture on the link between the routers"

Complete Workflow Example:

Here's a sequence of prompts that demonstrates building and testing a complete lab:

  1. "Create a new CML lab called 'My Network Lab'"
  2. "Add two IOL routers, an unmanaged switch, and an external connector to this lab"
  3. "Connect the two IOL routers to the unmanaged switch and connect the switch to the external connector"
  4. "Configure the routers so that their connected interfaces have IPs in the 192.0.2.0/24 subnet and configure OSPF on them"
  5. "Start the lab and validate that OSPF is working correctly"
  6. "Add a green box annotation around the two IOL routers with the label 'OSPF Area 0'"

Here's a demo showing it working in Claude Desktop:

![Animated demonstration showing Claude Desktop creating a network topology in Cisco Modeling Labs through natural language commands. The sequence shows a user typing prompts to create a lab, add network devices including

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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