Os servidores Model Context Protocol (MCP) fornecem uma nova abordagem para unificar a automação e a observabilidade em ambientes Hybrid Cisco. Eles permitem que um cliente de IA descubra e use automaticamente as ferramentas em vários clusters do Catalyst Center e Meraki.
Se você está curioso sobre como isso funciona, agora é a hora de vê -lo em ação.
Nesta nova demonstração, Engenheiro de Marketing Técnico da Cisco, Gabi Zapodeanu Mostra como um único cliente de IA direciona consultas de linguagem natural para a ferramenta certa, recupera respostas de vários domínios e ajuda a solucionar ou relatar sua rede com mais eficiência.
Veja MCP em ação: Catalyst Center e Meraki Integration
No vídeo abaixo, o GABI demonstra como os servidores MCP permitem que um cliente de IA interaja com as ferramentas em várias plataformas. Você vai aprender:
- Como o cliente se conecta a vários servidores MCP e descobre ferramentas disponíveis.
- Como essas ferramentas são selecionadas e executadas em tempo real com base na intenção do usuário.
- Como uma única consulta pode abranger clusters e organizações usando padrões como cluster = all.
O vídeo inclui explosões práticas de pesquisas de inventário de vários clustes, correlação de emissão e um fluxo de trabalho de solução de problemas do BGP, construído a partir de ferramentas básicas.
Entendendo a arquitetura do MCP e o fluxo de trabalho
O MCP usa um protocolo cliente-servidor que permite que um assistente de IA se conecte a vários servidores MCP e descubra dinamicamente as definições de ferramentas disponíveis. Aqui está como é o fluxo de trabalho completo:
- Um cliente de IA, alimentado por um modelo de idioma grande, se conecta a vários servidores MCP.
- Cada servidor fornece uma lista de ferramentas-runbooks pré-construídos ou APIs geradas automaticamente.
- Um usuário faz uma pergunta; O cliente da IA seleciona a ferramenta apropriada, preenche os parâmetros e envia a solicitação.
- As ferramentas executam, retornam dados e a IA responde ao usuário.
Isso permite fazer uma única pergunta – como “onde esse cliente está conectado?” – e recebendo respostas de vários clusters e organizações.
Ferramentas imperativas vs. ferramentas declarativas em servidores MCP
A demonstração explica dois tipos de ferramentas suportadas pelos servidores MCP:
- Ferramentas imperativas são sequências predefinidas escritas em Ansible, Terraform ou Python. Eles são mais adequados para tarefas de gravação em que os corrimãos e a ordem de execução estritos são importantes.
- Ferramentas declarativas são gerados automaticamente a partir de arquivos YAML e são ideais para tarefas pesadas de leitura, como inventário, pesquisa de eventos ou verificações de conformidade. Eles também suportam a paginação com parâmetros de deslocamento e limite.
A GABI compartilha exemplos de ambos os tipos, demonstrando seu uso em cenários reais, como verificações de firmware e descoberta de clientes entre domínios.
Solução de problemas e conformidade usando fluxos generativos de IA
Além das chamadas de ferramentas únicas, o MCP suporta fluxos de trabalho em várias etapas. Esses fluxos de IA generativos permitem:
- Correlacionar eventos
- Identifique as causas principais de questões, como retalhos de BGP
- Execute verificações de conformidade ou colete telemetria em sites
- Aplique o Guardrails para alterações, garantindo que apenas os runbooks confiáveis sejam usados para ações de configuração
O cliente MCP aprende com os padrões de uso da ferramenta e pode sugerir novas ferramentas com base em chamadas de API frequentes.
Como começar e o que vem a seguir
Esta demonstração fornece uma introdução clara e prática ao MCP para qualquer pessoa que trabalhe no NetOps ou DevOps. Você vai entender melhor:
- Por que o MCP importa hoje
- Como conectar o MCP às suas plataformas Cisco
- Os tipos de ferramentas e fluxos de trabalho que ele suporta
- Como estruturar suas próprias ferramentas usando YAML ou SDKs
Assista a repetição completa:
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