프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Cisco Modeling Labs CML

제작자: xorrkaz버전 0.40.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.xorrkaz/cml-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 기타
  • 입력해야 할 값: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_USERNAME, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 xorrkaz 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32718개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32718개 중 90%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32718개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Cisco Modeling Labs CML, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.40.0)은 4일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

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

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

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

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.

클라우드에서 실행오늘 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기