Bem-vindo ao laboratório prático de MCP (Model Context Protocol) aplicado à automação de redes! Neste lab hands-on, você aprenderá a construir servidores MCP customizados utilizando FastMCP, permitindo que Large Language Models (LLMs) como Claude e ChatGPT interajam diretamente com sua infraestrutura de rede de forma inteligente e contextualizada.
O Model Context Protocol (MCP) é um protocolo aberto criado pela Anthropic que permite que aplicações de IA acessem dados e executem ações em sistemas externos de forma padronizada e segura. Com MCP, você pode transformar ferramentas tradicionais de gerenciamento de redes (NetBox, Grafana, SSH, APIs) em ferramentas augmentadas por IA, habilitando workflows de automação conversacional e análise inteligente de dados de rede.
Neste laboratório prático de AIOps e Network Automation, você dominará:
- Arquitetura e componentes do protocolo MCP
- Diferença entre Resources, Tools e Prompts
- Como LLMs utilizam MCP para acessar contexto externo
- Boas práticas de segurança e design de servidores MCP
- Instalação e configuração do framework FastMCP
- Criação de Resources: dados estruturados que LLMs podem ler (inventário de dispositivos, topologia, métricas)
- Implementação de Tools: ações executáveis (verificar status, analisar saúde de links, executar comandos)
- Design de Prompts: workflows reutilizáveis para troubleshooting e capacity planning
- Conexão com NetBox para inventário e IPAM
- Integração com Grafana para métricas e observabilidade
- Acesso a dispositivos via SSH para comandos operacionais
- Modelagem de dados de rede (dispositivos, interfaces, links WAN)
- Troubleshooting assistido por IA: diagnóstico automático de problemas de conectividade
- Análise de capacidade: planejamento baseado em dados e projeções de crescimento
- Health checks automatizados: monitoramento inteligente de links WAN
- Network discovery: busca e filtragem contextual de dispositivos
- Criação de assistentes de rede conversacionais
- Análise automatizada de métricas com recomendações acionáveis
- Correlação de eventos e dados de múltiplas fontes
- Documentação automática de operações
- FastMCP: Framework Python para desenvolvimento rápido de servidores MCP
- NetBox: Sistema de documentação e IPAM (IP Address Management)
- Grafana: Plataforma de observabilidade e métricas
- ContainerLab: Ambiente de laboratório virtualizado
- Claude/ChatGPT: LLMs compatíveis com MCP para testes
- Pydantic: Validação e modelagem de dados
Este laboratório é ideal para:
- Engenheiros de Rede que desejam automatizar operações com IA
- Desenvolvedores interessados em integrar LLMs com sistemas de infraestrutura
- Profissionais de NetOps/AIOps buscando modernizar workflows
- Arquitetos de Soluções explorando aplicações práticas de IA generativa
- Estudantes de CCNP/automação querendo experiência hands-on com tecnologias emergentes
- Conhecimento básico de Python e programação orientada a objetos
- Familiaridade com conceitos de redes (TCP/IP, routing, switching)
- Experiência com APIs REST e JSON
- Noções de Git e linha de comando Linux
Ao concluir este laboratório, você será capaz de:
✅ Criar servidores MCP customizados para qualquer sistema de rede
✅ Integrar LLMs com ferramentas existentes de network management
✅ Implementar workflows de troubleshooting e análise assistidos por IA
✅ Modelar dados de rede para consumo eficiente por LLMs
✅ Aplicar boas práticas de segurança em integrações com IA
✅ Desenvolver assistentes conversacionais para operações de rede
100% Prático: Ambiente real com dispositivos Cisco e ferramentas de produção
Casos de Uso Reais: Baseado em cenários de operações de rede do dia a dia
Código Completo: Implementações de referência prontas para adaptar
Documentação Detalhada: Explicações passo a passo de cada componente
Open Source: Tecnologias abertas e reutilizáveis em projetos reais