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网络探测协议服务器

Looking-Glass-MCP是一个革命性的MCP服务器，通过Looking Glass观测点提供网络探测能力，支持从多个全球位置进行网络诊断和测量。

  • by Jackie-shi
  • Python
  • 本地部署
  • 4 星标
  • 更新于
在 GitHub 查看 Jackie-shi/Looking-Glass-MCP

使用说明

MCP镜子

第一台Looking Glass模型上下文协议（MCP）服务器！ 🎉

概述

Looking Glass MCP是一款革命性的MCP服务器，通过Looking Glass（LG）的有利位置提供网络探测功能。此工具允许您使用简单、标准化的界面从多个全球位置执行网络诊断和测量。

特性

  • 多VP探测：同时从多个Looking Glass有利位置执行网络命令
  • 自动VP选择：自动为您的测量选择最佳数量的有利位置
  • 综合指挥：支持ping、BGP路由查找和跟踪路由操作
  • 全球覆盖：访问全球Looking Glass服务器
  • 异步操作：内置async/await以实现高效的并发操作
  • 错误处理：强大的错误处理和超时管理

可用工具

lg_probing_user_defined

使用LG有利位置的特定列表向目标IP发送探测命令。

参数：

  • vp_id_list：Looking Glass VP标识符列表
  • cmd：命令类型(ping, show ip bgp, traceroute)
  • target_ip：探测的目标IP地址

lg_probing_auto_select

使用自动选择的有利位置发送探测命令。

参数：

  • vp_num：要使用的有利位置数量
  • cmd：命令类型(ping, bgp, traceroute)
  • target_ip：探测的目标IP地址

list_all_lgs

检索有关所有可用观景镜有利位置的信息。

需求

  • Python 3.13+
  • httpx>=0.28.1
  • mcp[cli]>=1.9.4

安装

pip install -r requirements.txt

使用示例：CDN性能分析

此示例通过分析来自多个全球位置的Google DNS服务（8.8.8.8）的网络性能，演示了如何使用Looking Glass MCP进行CDN性能优化。

第一步：列出可用的Vantage积分

# Get all available Looking Glass vantage points
result = await list_all_lgs()

第二步：选择全球卓越积分

我们选择了5个不同的全球地点进行全面分析：

  • 美国（西雅图）：VP ID 71-北美
  • 瑞士：副总裁ID 164-欧洲
  • 新加坡：亚太区副总裁ID 62
  • 澳大利亚（悉尼）：VP ID 125-大洋洲
  • 巴西（坎波格兰德）：VP ID 108-南美洲

步骤3：执行网络探测

# Run ping tests from 5 global locations
ping_results = await lg_probing_user_defined(
    vp_id_list=["71", "164", "62", "125", "108"],
    cmd="ping",
    target_ip="8.8.8.8"
)

# Run traceroute analysis
traceroute_results = await lg_probing_user_defined(
    vp_id_list=["71", "164", "62", "125", "108"],
    cmd="traceroute", 
    target_ip="8.8.8.8"
)

# Analyze BGP routing information
bgp_results = await lg_probing_user_defined(
    vp_id_list=["71", "164", "62", "125", "108"],
    cmd="bgp",
    target_ip="8.8.8.8"
)

步骤4:LLM生成的分析结果

📊 输出示例：以下分析由LLM使用Looking Glass MCP工具结果自动生成。这展示了人工智能如何将原始网络数据转化为可操作的业务洞察。

🤖 LLM Analysis Output (Click to expand)

🌍 全球网络性能摘要

位置 国家 延迟（平均） 丢包 性能评级
美国西雅图 美国 ~1-4ms 0% ⭐⭐⭐⭐⭐ 太好了
瑞士 CH ~1ms 0% ⭐⭐⭐⭐⭐ 太好了
新加坡 SG ~2.1ms 0% ⭐⭐⭐⭐⭐ 太好了
澳大利亚悉尼 AU ~0.54ms 0% ⭐⭐⭐⭐⭐ 杰出
坎波格兰德，巴西 BR ~19.8ms 0% ⭐⭐⭐ 很好

🔍 主要发现

最佳性能：

  • 澳大利亚（悉尼）：超低延迟（~0.54ms）-直接谷歌对等互联
  • 瑞士和美国：亚毫秒到低个位数延迟

路由分析：

  • 澳大利亚：6跳，与谷歌基础设施直接对等
  • 新加坡：4跳，出色的谷歌边缘表现
  • 瑞士：4跳，最佳欧洲路由
  • 巴西：15+跳，复杂的ISP路由导致更高的延迟

BGP智能：

  • 所有地点均显示AS15169（谷歌）为原产地
  • 多路径冗余可见
  • 主要市场的本地对等互联安排

🎯 CDN优化建议

立即行动：

  1. 优先考虑亚太地区：澳大利亚和新加坡表现出色
  2. 欧洲扩张：瑞士的表现表明连接良好
  3. 巴西改善：较高的延迟表示需要本地存在

战略建议：

  1. 多CDN策略：在悉尼、新加坡和欧洲部署边缘服务器
  2. 对等优化：与巴西的主要互联网服务提供商建立直接对等互联
  3. 性能监控：将这5个地点作为基线监测点

预期影响：

  • 澳大利亚/新加坡：保持低于2ms的响应时间
  • 欧洲：目标响应时间低于5ms
  • 巴西：在本地存在的情况下，从20ms提高到<10ms

💡 关键见解：此示例显示了Looking Glass MCP如何使AI助手能够自动分析复杂的网络数据并提供可操作的业务建议，从而将原始技术指标转化为战略见解。

实际应用

这款Looking Glass MCP工具非常适合：

  • CDN性能优化：分析全球绩效模式
  • 网络故障排除：从多个角度识别路线问题
  • DDoS检测：监控各有利位置的交通模式
  • 竞品分析：与竞争对手的基础设施进行基准比较
  • SLA监控：在全球范围内验证服务级别协议
  • 研究：互联网拓扑和性能的学术研究

入门指南

  1. 安装依赖项
  2. 配置您的MCP客户端以使用Looking Glass MCP
  3. 开始分析全球网络性能！

Looking Glass的强大功能与MCP的标准化接口相结合，使任何需要全球网络智能的应用程序都可以访问和操作网络分析。

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