pox-mcp-server 是一款专为 POX SDN 控制器设计的 MCP 服务器，它通过 POX 的模块化架构提供网络控制和管理能力，非常适合教育环境、网络原型设计和 SDN 研究。该服务器通过 pox://network-config 和 pox://topology 两个动态资源，全面跟踪 POX 组件配置、网络拓扑和流规则，并实时展示网络拓扑视图。

pox-mcp-server 提供 pox-network-manager、simple-hub 和 learning-switch 三个专用提示，分别用于 POX 控制器管理、基础 L2 集线器和 L2 学习交换机的实现。此外，它还提供一系列核心工具，包括用于数据路径管理的 get_switches 和 get_switch_desc，用于流管理的 get_flow_stats 和 set_table，以及用于网络分析的 append_insight。这些工具能够帮助开发者更有效地管理和分析 SDN 网络，并与 AI 模型无缝集成，实现智能化的网络控制和管理。

网络配置动态追踪

pox-mcp-server通过pox://network-config资源，为AI模型提供了一个动态更新的网络配置备忘录。该备忘录追踪活跃的POX组件及其配置，记录网络拓扑和流规则，并维护发现的网络洞察。AI模型可以利用这些信息，实时了解网络状态，从而做出更智能的决策。例如，AI模型可以根据网络拓扑的变化，动态调整流量路由策略，以优化网络性能。开发者可以通过append_insight工具向该备忘录添加自定义的网络观察或分析结果，进一步丰富AI模型的上下文信息。该功能解决了AI模型在复杂网络环境中缺乏全局视野的问题，使其能够更好地适应网络变化。

实时网络拓扑视图

pox-mcp-server通过pox://topology资源，提供了一个实时的网络拓扑视图。该视图展示了活跃的OpenFlow数据路径（交换机），映射主机位置和连接，并显示链路状态和端口映射。AI模型可以利用这些信息，了解网络的物理结构和连接关系，从而更好地进行网络分析和故障诊断。例如，AI模型可以根据链路状态的变化，快速定位网络瓶颈或故障点，并采取相应的措施。开发者可以通过查询该资源，了解网络的实时状态，并进行相应的配置和管理。该功能解决了AI模型在网络管理中缺乏直观的网络拓扑信息的问题，使其能够更有效地进行网络管理。

交互式网络管理

pox-mcp-server提供了一个名为pox-network-manager的交互式提示，用于POX控制器管理。开发者可以通过指定topic参数，聚焦于特定的网络控制方面，例如配置POX组件和模块，实施网络策略等。该提示集成了网络配置备忘录，可以帮助开发者更好地理解和管理网络。AI模型可以利用该提示，与网络管理员进行交互，获取更详细的网络信息，并提出网络配置建议。例如，AI模型可以分析网络流量模式，并建议开发者优化流规则，以提高网络性能。该功能解决了开发者在POX控制器管理中缺乏便捷的交互式工具的问题，使其能够更高效地进行网络管理。

技术实现：OpenFlow数据路径管理

pox-mcp-server通过get_switches和get_switch_desc工具，提供了OpenFlow数据路径管理功能。get_switches工具可以列出所有连接的OpenFlow数据路径，包括连接状态和功能。get_switch_desc工具可以获取指定数据路径的详细信息，例如硬件信息、端口信息等。这些工具为AI模型提供了了解底层网络设备的能力，使其能够更好地进行网络分析和控制。例如，AI模型可以根据交换机的硬件信息，选择合适的流量路由策略，以优化网络性能。开发者可以通过这些工具，监控网络设备的运行状态，并进行相应的配置和管理。

集成优势：Python网络编程

pox-mcp-server基于POX SDN控制器，支持Python网络编程。这意味着开发者可以使用Python语言编写网络应用程序，并利用POX提供的各种模块和工具，进行网络控制和管理。AI模型可以利用Python的强大功能，进行复杂的数据分析和算法实现，从而更好地进行网络优化和安全防护。例如，AI模型可以使用Python编写自定义的网络流量分析程序，检测恶意流量，并采取相应的措施。这种集成优势使得pox-mcp-server成为一个灵活且强大的网络管理平台。