Cisco Multi-domain Inventory Tool & MCP Server

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English

This is a unified tool and Model Context Protocol (MCP) Server designed to retrieve and manage inventory information from four major Cisco network domains: ACI, Meraki, Catalyst Center, and SD-WAN.

By acting as an MCP server, it allows AI assistants like Claude Desktop to directly query, act on, and understand your network infrastructure using natural language.

🚀 Key Features

• MCP Native: Functions as a Model Context Protocol server for seamless AI integration.
• Multi-domain Integration: Supports ACI, Meraki, Catalyst Center, and SD-WAN.
• Smart Prompts: Pre-built AI workflows for instant health checks and device investigations.
• Real-time Status: Fetches live status (online/offline) and details from controllers.

🤖 AI Assistant Workflows (Tutorial)

Once connected to Claude Desktop, you can interact with the server using Slash Commands or Natural Language.

1. Slash Commands (Pre-defined Workflows)

Type the following commands directly into the chat input.

Command	Usage	Description
/network_health_check	Type /network...	Health Check: Retrieves a summary of all devices and generates a structured report of any "unhealthy" devices (offline, errors).
/investigate_device	Type /investigate...	Deep Dive: Searches for a specific device (by IP, Name, or Serial) across all domains and displays detailed status/links.

2. Natural Language Examples

You don't need to remember commands. Just ask Claude naturally.

🔍 Search & Discovery

• "Find the device with IP address 192.168.10.5."
• "Where is the switch named 'JP-Tokyo-Core' located?"
• "Do we have any Catalyst 9300 switches in the inventory?"
• "Search for serial FGLxxxx and show me the Model and Firmware version."

🏥 Health & Status

• "List all offline devices in the Meraki domain."
• "Are there any critical errors in the SD-WAN fabric?"
• "List all devices that are currently unreachable."
• "Check the status of the device with IP 10.1.1.1."

📊 Inventory Analysis

• "Summarize the total number of devices per domain."
• "List the firmware versions of all Catalyst switches."
• "Visualize the breakdown of Catalyst models using a text-based bar chart."
• "Create a table listing all ACI Spines and Leafs."
• "Compare the device counts between Meraki and SD-WAN."
• "Generate a Mermaid pie chart showing the ratio of Healthy vs Unhealthy devices."

🛠 Setup

1. Clone the repository:

   git clone https://github.com/kikuta/Cisco-multidomain-inventory.git
   cd Cisco-multidomain-inventory

2. Create and activate a virtual environment:

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. Install dependencies:

   pip install -r requirements.txt

4. Configuration: Copy config.yaml.sample to config.yaml and fill in your controller credentials.

   cp config.yaml.sample config.yaml

💻 Interface Examples

AI Assistant (via MCP)

Interact with your network infrastructure using natural language in Claude Desktop.

Web Interface

(.venv) ~ python multidomain_inventory_web.py 
🚀 Full-Stack Inventory Server starting at http://127.0.0.1:5001
 * Serving Flask app 'multidomain_inventory_web'
 * Debug mode: off
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:5001
 * Running on http://192.168.128.104:5001
Press CTRL+C to quit

*(Note: Using the Web UI screenshot as a reference for inventory visibility)*

CLI

(.venv) ~ python multidomain_inventory_cli.py 

🚀 Starting Multi-Domain Inventory Collector (CLI)...

Fetching data from all configured controllers...

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日本語

Ciscoの主要な4つのネットワークドメイン（ACI, Meraki, Catalyst Center, SD-WAN）のインベントリ情報を統合管理するためのツール、および Model Context Protocol (MCP) サーバー です。

MCPサーバーとして動作することで、Claude Desktop などのAIアシスタントが自然言語であなたのネットワーク構成を直接参照・理解し、トラブルシューティングを支援できるようになります。

🚀 主な機能

• MCPネイティブ: AI連携のための Model Context Protocol サーバー機能を搭載。
• マルチドメイン統合: ACI, Meraki, Catalyst Center, SD-WANを一括サポート。
• スマートプロンプト: ヘルスチェックやデバイス調査をワンクリックで実行できる定義済みコマンド。
• リアルタイムステータス: 各コントローラから最新のステータス（オンライン/オフライン）を取得。

🤖 AIアシスタント活用ガイド (チュートリアル)

Claude Desktopに接続後、スラッシュコマンド または 自然言語 で指示を出すことができます。

1. スラッシュコマンド（定型ワークフロー）

チャット欄に / を入力し、コマンドをタイプしてください。

コマンド	入力例	機能説明
/network_health_check	/net と入力	ヘルスチェック: 全ドメインのサマリーを取得し、異常（オフライン等）があるデバイスを抽出して日本語レポートを作成します。
/investigate_device	/inv と入力	デバイス詳細調査: IPアドレス、ホスト名、シリアル番号から全ドメインを横断検索し、詳細情報を表示します。

2. 自然言語プロンプト例

コマンドを覚えなくても、自然な言葉で質問するだけでAIが適切なツールを自動選択します。

🔍 検索・探索

• 「IPアドレス 192.168.10.5 のデバイスを探して」
• 「'JP-Tokyo-Core' という名前のスイッチはどこにある？」
• 「インベントリの中にCatalyst 9300はある？」
• 「シリアル FGLxxxx を検索して、モデルとファームウェアバージョンを表示して」

🏥 ヘルスチェック・状態確認

• 「Merakiドメインでオフラインになっているデバイスを一覧表示して」
• 「SD-WANファブリックに重大なエラーはある？」
• 「現在到達不能（Unreachable）なデバイスを全てリストアップして」
• 「IP 10.1.1.1 のデバイスの状態を確認して」

📊 インベントリ分析

• 「ドメインごとのデバイス総数をサマリーして」
• 「Catalystスイッチのファームウェアバージョンを一覧にして」
• 「Catalystのモデル別内訳を テキスト形式の棒グラフ で可視化して」
• 「ACIのSpineとLeafのリストを表形式で作って」
• 「MerakiとSD-WANのデバイス数を比較して」
• 「正常 vs 異常デバイスの比率を示す Mermaid円グラフ を生成して」

🛠 セットアップ

1. リポジトリのクローン:

   git clone https://github.com/kikuta/Cisco-multidomain-inventory.git
   cd Cisco-multidomain-inventory

2. 仮想環境の作成と有効化:

   python3 -m venv .venv
   source .venv/bin/activate  # Windowsの場合: .venv\Scripts\activate

3. ライブラリのインストール:

   pip install -r requirements.txt

4. 環境設定: config.yaml.sample を config.yaml にコピーし、各コントローラの接続情報を入力してください。

   cp config.yaml.sample config.yaml

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🤖 Claude Desktop (MCP) Configuration

To use this project as an MCP Server, add the following to your claude_desktop_config.json.

Important

Please replace <username> and the path to match your actual environment. ご自身の環境に合わせて <username> やパスを必ず書き換えてください。

{
  "mcpServers": {
    "cisco-multidomain-inventory": {
      "command": "/Users/<username>/Cisco-multidomain-inventory/.venv/bin/python3",
      "args": [
        "/Users/<username>/Cisco-multidomain-inventory/multidomain_inventory_mcp.py"
      ]
    }
  }
}

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⚠️ Disclaimer / 免責事項

This tool is for educational and testing purposes. Please verify in a lab environment before using it in production. 本ツールは学習および技術検証を目的としています。本番環境での利用前には必ず検証環境で動作確認を行ってください。

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👤 Author

• Kazumasa Ikuta (kikuta at cisco.com)