Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
An MCP server that provides access to common Cisco Modeling Labs (CML) operations.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_USERNAME, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
필요한 것
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-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
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.
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.
PYATS_USERNAME env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 xorrkaz 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
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
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
입력해야 할 값: CML_URL, CML_USERNAME, CML_PASSWORD, PYATS_PASSWORD, PYATS_AUTH_PASS
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.40.0)은 4일 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
mcp-name: io.github.xorrkaz/cml-mcp
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.
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 credentialsCML_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. Ifuvxcan't be found, use its full path in the"command"field. To find it, runwhich uvxin a terminal on macOS/Linux, orwhere uvxin 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 touv,npx, or any other command used in MCP configurations.
Need more capabilities?
cml-mcp[pyats] instead of cml-mcp in the argsWhere to find your configuration file:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/.config/Claude/claude_desktop_config.jsonThe server provides 52 MCP tools organized into the following categories:
console index selects the serial port (default 0; Docker-based nodes often use both 0 and 1)console index selects which serial port to useconsole index selects which serial port to useOnce 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.
Here are some example prompts to try:
Getting Started:
Building Labs:
Configuration & Testing:
Complete Workflow Example:
Here's a sequence of prompts that demonstrates building and testing a complete lab:
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