Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Cisco Modeling Labs CML

de xorrkazversión 0.40.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.xorrkaz/cml-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

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

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros
  • Debes completar: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

  • Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
  • Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
  • Debes completar tú: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_USERNAME, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

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

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "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"
      }
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Valores que debes completar

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

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub xorrkaz, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 18329 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 91% de los otros 18329 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18329 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Cisco Modeling Labs CML?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.40.0) llegó al registro hace 4 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Excaliself

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Spec Driven Development

de formulahendry

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

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

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

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
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Excaliself

de maciekzygmunt

Find, read, create, edit, and organize Excalidraw drawings in your self-hosted Excaliself instance.

Se ejecuta en la nubeActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

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

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx