Plataforma full-stack de automatización y gestión de redes que unifica (Cisco Packet Tracer y GNS3), (SSH, Telnet y consola serial) y para configurar, diagnosticar y documentar infraestructura de red en lenguaje natural.
AI-powered agentic platform and Model Context Protocol (MCP) server for hybrid network automation and management. Unifies Cisco Packet Tracer, GNS3, SSH, Telnet, and physical hardware with multi-agent orchestration, terminal, web search, and RAG.
ดาว
4
เครื่องมือ
—
อัปไทม์
—
simuladores
equipos físicos
agentes de IA
Es un monorepo TypeScript con un backend Express que orquesta agentes con Deep Agents, un frontend Next.js con dashboard, terminal web y workspace de topologías, una extensión nativa que conecta Cisco Packet Tracer con el agente y un servidor MCP que expone el motor de red a cualquier agente de código (Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Cursor, VS Code, LM Studio…).
También se distribuye como aplicación de escritorio con instalador propio: empaqueta backend, frontend y base de datos en un solo programa, sin requerir Node.js ni Docker en el equipo destino. Disponible para Windows (instalador NSIS) y Linux (AppImage / .deb); ver Instalador para Windows.
npm i -g @packet-tools-ai/root # instala los binarios packet-tools-ai y packet-tools
packet-tools-ai # abre el menú
El comando pide primero el idioma (Español / English), lo recuerda en ~/.packet-tools/preferences.json (por defecto, español) y después abre un menú con tres opciones. El menú se maneja con las flechas (↑ / ↓), se elige con Enter y se cancela con Ctrl+C; la opción múltiple del MCP se marca con Espacio (aparece una x), A marca todas y Enter confirma:
Opción
Qué hace
Web
Instala y arranca la aplicación completa (backend + frontend) y abre el navegador en http://localhost:3090. Usa el paquete @packet-tools-ai/app.
MCP
Configura el servidor MCP en tus agentes de código: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, LM Studio, OpenCode, VS Code y Codex CLI. Cuenta con 95 herramientas MCP agrupadas en 7 dominios.
Desktop
Abre la página de Releases para descargar el instalador de Windows; Linux disponible como AppImage / .deb.
Opciones del instalador:
--web, --mcp, --desktop: ejecutan directamente el flujo correspondiente, sin pasar por el menú.
--mcp-server: arranca el servidor MCP por stdio (bin packet-tools-mcp).
--lang es|en: fuerza el idioma solo en esa ejecución.
--no-color: desactiva los colores de esa ejecución (también NO_COLOR=1).
--help / --version: muestran la ayuda o la versión.
PACKET_TOOLS_LANG=es|en: variable de entorno equivalente a --lang.
PACKET_TOOLS_NO_TUI=1: fuerza el modo de texto (números + Enter) aunque haya terminal.
Si solo quieres una de las dos piezas, sin menú:
npx -y --package=@packet-tools-ai/app packet-tools-ai-app # solo la app web
npx -y @packet-tools-ai/mcp # solo el servidor MCP
Guía de instalación
Hay cuatro formas de instalar Packet Tools. Elige la que corresponda a lo que necesitas:
El --package= es necesario: el paquete expone tres binarios (packet-tools-ai, packet-tools y packet-tools-mcp), así que hay que decirle a npx cuál usar.
Paso 3 — Selecciona el idioma (Español / English). Se guarda en ~/.packet-tools/preferences.json y se recuerda en la próxima ejecución.
Paso 4 — Elige una opción del menú:
Usa ↑ / ↓ para mover el cursor y Enter para confirmar. En la lista de agentes del MCP, Espacio marca cada uno con una x, A marca todos y Enter confirma la selección.
Opción
Qué ocurre
Web
Descarga @packet-tools-ai/app, arranca backend y frontend, y abre http://localhost:3090. Los datos quedan en ~/.packet-tools/app. Se detiene con Ctrl+C.
MCP
Muestra los agentes detectados, escribe su configuración y deja el servidor listo para usar.
Desktop
Abre la página de Releases para descargar el instalador de Windows.
Si prefieres saltarte el menú, usa los atajos: --web, --mcp, --desktop, --mcp-server, --lang es|en, --no-color, --help y --version.
Paso 5 — Inicia sesión con admin / admin123 y ve a Configuración para añadir tu proveedor de IA. Cambia la contraseña si vas a usarlo fuera de tu equipo.
2. App web directa
Si solo quieres la aplicación web, ejecútala sin pasar por el menú:
crea los datos (SQLite, uploads/, logs/ y el secreto JWT) en ~/.packet-tools/app;
aplica migraciones y seed automáticamente;
levanta la API en http://localhost:7531 y abre http://localhost:3090.
Variables útiles:
Variable
Para qué sirve
Por defecto
PACKET_TOOLS_APP_DATA_DIR
Carpeta de datos (base SQLite, uploads/, logs/, JWT)
~/.packet-tools/app
PACKET_TOOLS_NO_OPEN
1 = no abre el navegador (modo headless)
desactivado
SERVER_PORT
Puerto de la API
7531
PORT
Puerto del frontend
3090
Abre siempre la interfaz con localhost, nunca con 127.0.0.1: el backend compila la URL y las cookies están atadas a ese host.
3. Servidor MCP en tu agente de código
El servidor MCP expone el motor de Packet Tools (Packet Tracer, GNS3, serial, Telnet y SSH) a agentes como Claude, Cursor, OpenCode, VS Code o Codex CLI. Es un paquete ligero e independiente:
npx -y @packet-tools-ai/mcp
Lo normal es invocarlo desde la configuración de tu agente. El instalador (packet-tools-ai --mcp) ya escribe la entrada por ti en los 8 clientes soportados; si prefieres hacerlo a mano, la entrada es:
Web: http://localhost:3090 debe mostrar la pantalla de acceso.
MCP: npx -y @packet-tools-ai/mcp debe imprimir MCP server ready (stdio): 95 tools from 7 domains.
Solución de problemas
Síntoma
Causa y solución
npm error could not determine executable to run
Falta --package=. Usa npx -y --package=@packet-tools-ai/root packet-tools-ai.
EADDRINUSE en 7531 o 3090
Otro proceso usa el puerto (a veces una instancia anterior). Ciérralo o exporta SERVER_PORT / PORT distintos.
El navegador no abre o la web da error de conexión
Abre http://localhost:3090 (no 127.0.0.1) y confirma que el proceso sigue vivo en la terminal.
Packet Tools AI necesita Node >= 20
Actualiza Node.js a 20+ (node -v) y repite el comando.
La ejecución con npx tarda mucho cada vez
Instala en global (npm i -g @packet-tools-ai/root) o npm i -g @packet-tools-ai/app para evitar la descarga repetida.
El agente no detecta el servidor MCP
Reinicia el agente tras escribir la configuración y revisa que npx -y @packet-tools-ai/mcp arranque sin errores.
Los packet_tracer_* fallan con EADDRINUSE en 7532
Hay otra instancia del MCP o el backend ocupando el puente. Cierra la otra instancia o define MCP_BRIDGE_PORT.
Descripción
Packet Tools nace de una idea simple: un solo lugar para administrar la red, con ayuda de agentes. Desde el dashboard puedes abrir una consola SSH a un switch real, pedirle al agente que revise y configure la red, levantar una topología en Packet Tracer o GNS3, guardar la topología resultante, programar tareas recurrentes y dejar registro de todo lo que ocurre.
El agente no es un chatbot que solo responde texto: es un controlador de consola y simulador con herramientas reales. Se conecta a los dispositivos mediante los mismos protocolos que usaría un ingeniero, clasifica el riesgo de cada comando y, cuando una acción es sensible, pide aprobación humana antes de ejecutarla (Human-in-the-Loop).
Características principales
IA agéntica multiagente
Orquestación con Deep Agents: un nodo supervisor enruta cada petición al agente especialista correcto y permite delegaciones encadenadas con transferencia visible en el chat.
Cinco agentes especialistas: Packet Tracer, GNS3, SSH, Telnet y consola serial, cada uno con sus propias herramientas.
Auto-routing: si el mensaje trae una conexión objetivo (@dispositivo o el selector del chat), la petición va directo al agente del protocolo correspondiente; si no, el supervisor decide.
Modo autónomo para STAFF y ADMIN: ejecuta acciones sin confirmaciones (los comandos destructivos siguen protegidos).
Múltiples proveedores de IA
Proveedores soportados: OpenAI, Google (Gemini), Anthropic, OpenRouter, Ollama, LM Studio y endpoints personalizados compatibles con la API de OpenAI.
Modelos de tipo CHAT y EMBEDDING, con temperatura, baseUrl, API key enmascarada, activación individual y permisos por rol (userPermission).
Selector de modelo por conversación y fallback automático para modelos locales que devuelven streams vacíos.
Prompt global del sistema configurable por el ADMIN.
Terminal web integrada
Consola xterm.js con conexión SSH (shell completo vía ssh2), Telnet y puerto serial (RS-232 / USB-Serial) con baudrate configurable.
El agente opera la consola activa: detecta el prompt, espera la salida, respeta los tiempos del equipo y no abre conexiones paralelas.
Resaltado de salida Cisco, eco local, detección de modo contraseña, reconexión y marcadores de comandos inyectados por la IA.
Sesiones registradas (GET /api/terminal/sessions) y modo solo lectura para el rol USER.
Human-in-the-Loop (HITL)
Cada herramienta tiene una política de riesgo: lectura, configuración, destructiva o de control de sesión.
Los comandos destructivos (reload, write erase, erase, format, delete, boot system) requieren aprobación explícita y nunca se ejecutan sin canal interactivo.
El agente no puede cerrar la consola del usuario (exit, quit, logout) y los lotes de cierre se bloquean por completo.
Las aprobaciones expiran (10 minutos), cuentan reintentos y quedan registradas en el historial del chat.
Simuladores y equipos físicos
Cisco Packet Tracer: extensión propia (Socket.IO) con más de 30 herramientas: crear topologías, añadir dispositivos, módulos y enlaces, configurar IOS, simular PDUs, mover/encender equipos, exportar/importar topologías, etc.
GNS3: cliente REST para crear proyectos, nodos, enlaces, plantillas y control de energía de las máquinas virtuales.
Equipos físicos: fabricantes modelados Cisco, Huawei, Aruba, MikroTik y genéricos, por SSH, Telnet o consola serial.
Base de conocimiento (RAG) y búsqueda web
Subida de documentos .pdf, .txt y .md (hasta 25 MB) desde la web, indexados con embeddings del proveedor activo.
Consulta determinista desde el chat con la mención @rag y herramienta search_knowledge_base disponible para todos los agentes.
Búsqueda web integrada sin API key (DuckDuckGo Lite) para datos actuales.
Workspace de topologías
Canvas interactivo (React Flow) con nodos por tipo de dispositivo, inspector de interfaces e IPs y estados en vivo.
Sincronización con Packet Tracer (getNetwork) para reflejar la topología real del simulador.
Guardado, actualización y exportación/importación de topologías en la base de datos.
Automatización y operación
Tareas programadas (cron): tipo STANDARD (ejecuta los comandos del payload sobre el dispositivo) e INTELLIGENT (el agente ejecuta la tarea sobre la topología o el dispositivo asociado) con expresión cron validada y previsualización.
Alertas por severidad (CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW) ligadas a topologías.
Logs de auditoría de agentes, herramientas y cron, con filtros y borrado solo para ADMIN.
Dashboard con métricas, alertas recientes y accesos rápidos; tema claro/oscuro persistente.
Seguridad
Autenticación JWT en cookie httpOnly, validada además contra el token almacenado en la base de datos (logout invalida la sesión).
Roles jerárquicos USER < STAFF < ADMIN aplicados en cada ruta de la API y en los sockets.
Rate limit en autenticación, validación con zod, CORS con credenciales y enmascarado automático de secretos (password, token, apiKey) en las respuestas.
Chat multimodal
Hasta 4 adjuntos por mensaje: imágenes (enviadas al modelo como bloques base64) y documentos (PDF/TXT/MD/CSV/JSON extraídos a texto).
Historial de conversaciones por usuario estilo chat, con tarjetas de herramientas, razonamiento en vivo y segmentos intercalados de texto y ejecución.
La selección de modelo de IA y de conexión/dispositivo se recuerda por chat (persistida en la base de datos y en caché local).
Servidor MCP (Model Context Protocol)
Expone el motor de Packet Tools (Packet Tracer, GNS3, serial, Telnet y SSH) como herramientas MCP que cualquier agente de código puede invocar: Claude Code, Codex CLI, OpenCode, VS Code (GitHub Copilot), LM Studio, Cursor, Windsurf, DeepSeek y cualquier cliente MCP estándar.
Se ejecuta directo desde npm (y también desde GitHub), sin clonar ni compilar:
El instalador (npx -y --package=@packet-tools-ai/root packet-tools-ai, opción MCP) lo configura automáticamente en 8 clientes: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, LM Studio, OpenCode, VS Code y Codex CLI.
95 herramientas en 7 dominios (packet_tracer_*, gns3_*, serial_*, telnet_*, ssh_*, plan_*, skills_*) sobre transporte stdio.
La integración con Packet Tracer requiere la extensión v1.1.0 o superior; el resto de dominios funciona sin ella. Detalle y configuración por cliente en packages/mcp/README.md.
Además del stdio, expone transporte HTTP remoto (/mcp Streamable HTTP y /sse legacy), pensado para clientes web como Gemini Apps (URL pública HTTPS vía túnel); detalle en packages/mcp/README.md.
Docker Desktop para desplegar todo en un contenedor.
Cisco Packet Tracer con la extensión instalada para usar el agente de simulación.
GNS3 (servidor local en http://localhost:3080) para los laboratorios virtuales.
Dispositivos físicos accesibles por SSH, Telnet o cable consola.
Guía de inicio rápido
¿Solo quieres usarlo en tu PC? Salta directamente al instalador para Windows; no necesitas Node.js ni Docker.
1. Clonar e instalar
git clone https://github.com/ph0Void/packet-tools-ai.git
cd packet-tools-ai
npm run init # copia .example.env a .env e instala las dependencias
npm run init usa cp; funciona en Linux, macOS, Git Bash y PowerShell (alias de Copy-Item).
2. Preparar la base de datos
npm run migrate # crea la base SQLite y aplica las migraciones
npm run generate # genera el cliente de Prisma
npm run seed # carga datos iniciales (usuario admin, dispositivos y modelos de ejemplo)
3. Levantar el entorno
npm run dev # backend + frontend en paralelo (Turborepo)
Servicio
URL
Frontend (dashboard)
http://localhost:3090
Backend (API + Socket.IO)
http://localhost:7531
Los puertos se definen en el .env raíz (PORT y SERVER_PORT).
4. Iniciar sesión
Usuario
Contraseña
Rol
admin
admin123
ADMIN
Advertencia: cambia la contraseña de admin y define un JWT_SECRET propio antes de exponer el servicio fuera de tu equipo. La clave incluida en .example.env es solo de ejemplo.
5. Configurar un proveedor de IA
Entra al dashboard con admin.
Ve a Configuración (/dashboard/configuration).
Añade o edita un proveedor de modelos: elige el proveedor, el modelo, la baseUrl (para Ollama/LM Studio/custom) y la API key cuando corresponda.
Actívalo y ajusta userPermission para decidir qué roles pueden usarlo.
Para RAG, activa además un proveedor de tipo EMBEDDING.
6. Conectar la extensión de Packet Tracer (opcional)
Copia la carpeta extension-packetracer/ dentro del directorio extensions de tu instalación de Cisco Packet Tracer y reinicia el programa.
Con el backend corriendo, abre Extensions > Packet Tracer API; se abrirá una ventana que muestra el estado de la conexión.
Desde el chat o el workspace de Packet Tools ya puedes pedirle al agente que cree topologías, añada dispositivos y simule tráfico.
Instalador para Windows
Packet Tools incluye un instalador de escritorio (Electron + electron-builder) que empaqueta el backend, el frontend y la base de datos SQLite en una sola aplicación. No requiere Node.js, Docker ni dependencias adicionales en el equipo donde se instala: la aplicación trae su propio runtime de Node y arranca todo automáticamente.
Descarga Packet Tools Setup <versión>.exe desde la sección Releases.
Ejecuta el instalador (permite elegir la carpeta de instalación y crea accesos directos).
Abre Packet Tools: la aplicación levanta el backend y el frontend, y abre su propia ventana. El primer arranque aplica las migraciones, ejecuta el seed y crea el usuario admin / admin123.
Detalle
Valor
Requisitos
Windows 10/11 (x64); puertos 7531 y 3090 libres
Datos y configuración
%APPDATA%\Packet Tools (base de datos, uploads/, logs/ y secreto JWT generado automáticamente)
Servicios
Backend en http://localhost:7531 y frontend en http://localhost:3090
Otras plataformas
El mismo pipeline genera AppImage y .deb para Linux
Para generar el instalador desde el código fuente:
npm run build-desktop -- --win # instalador NSIS (.exe) — se compila en Windows
npm run build-desktop -- --linux # AppImage / .deb — se compila en Linux
Los artefactos quedan en packages/desktop/dist/. El proceso descarga Electron, el runtime de Node y las herramientas de empaquetado (requiere conexión a internet) y no necesita Visual Studio Build Tools. Detalles técnicos del empaquetado en packages/desktop/AGENTS.md.
Docker
El repositorio incluye una imagen todo-en-uno que ejecuta backend y frontend en el mismo contenedor (es la configuración más simple, porque NEXT_PUBLIC_API_URL apunta a http://localhost:7531, válido tanto desde tu navegador como dentro del contenedor).
cp .example.env .env # si aún no existe
docker compose up --build
Recurso
Detalle
Frontend
http://localhost:3090
Backend
http://localhost:7531
Datos
Volumen packet-tools-data montado en /app/data (DATABASE_URL=file:/app/data/packet_tools.db)
Arranque
El entrypoint aplica migraciones (prisma migrate deploy), ejecuta el seed y levanta ambos servicios
Salud
Healthcheck contra GET /api/health
Notas:
Al arrancar, el contenedor crea el usuario admin / admin123. Cámbialo después del primer acceso.
Las migraciones de Prisma no se versionan en este repositorio (carpeta packages/server/prisma/migrations/): se generan en local con npm run migrate a partir de schema.prisma. Ejecuta npm run migrate al menos una vez antes de construir la imagen, o el migrate:deploy del entrypoint no tendrá nada que aplicar y el seed fallará.
Los valores del .env raíz se pasan al contenedor (env_file); NEXT_PUBLIC_API_URL también se usa como argumento de build, así que si despliegas en un servidor remoto edítalo antes de construir (por ejemplo NEXT_PUBLIC_API_URL=http://mi-servidor:7531).
Para equipos físicos por puerto serial, descomenta el mapeo devices en docker-compose.yml (/dev/ttyUSB0:/dev/ttyUSB0).
Todas viven en el .env de la raíz del monorepo. Plantilla: .example.env.
El .env, la base de datos SQLite (packages/server/.packet_tool_database.db), los archivos subidos (packages/server/uploads/) y los logs están gitignoreados y nunca se publican en el repositorio. Ver Qué no se publica.
Variable
Descripción
Valor por defecto
NAME
Nombre del proyecto
Packet Tools
VERSION
Versión visible
1.3.0
URL_GITHUB
URL del repositorio
https://github.com/ph0Void/packet-tools-ai
SERVER_PORT
Puerto del backend
7531
PORT
Puerto del frontend
3090
NODE_ENV
Entorno (development / production / test)
development
DATABASE_URL
Ruta del archivo SQLite (relativa a packages/server)
file:.packet_tool_database.db
JWT_SECRET
Clave de firma de los JWT
cadena aleatoria larga
JWT_EXPIRATION
Vigencia del token en segundos o string (30d)
36000
RATE_LIMIT_REFRESH
Ventana del rate limit en ms
900000
RATE_LIMIT_REQUESTS
Peticiones por ventana
100
NEXT_PUBLIC_API_URL
URL base del backend
http://localhost:7531
NEXT_PUBLIC_PROYECT_NAME
Nombre mostrado en el frontend
Packet Tools AI
DESKTOP_OBFUSCATE
Compila backend y frontend a bytecode V8 antes de empaquetar el instalador
true
NEXT_PUBLIC_COOKIE_NAME
Nombre de la cookie de sesión
packet-tools-cookie
Las variables AGENT_* (límites de contexto, tokens, reintentos y timeouts) y las MCP_* (transporte HTTP remoto) son opcionales y están documentadas —comentadas— en .example.env.
Scripts disponibles
Desde la raíz del monorepo:
Script
Descripción
npm run init
Copia .example.env a .env e instala dependencias
npm run dev
Levanta backend y frontend en paralelo
npm run build
Compila backend, frontend y servidor MCP
npm run build:mcp
Compila sólo el servidor MCP (packages/mcp)
npm run build-desktop
Genera el instalador de escritorio (Electron); acepta -- --win / -- --linux
npm run lint
ESLint del frontend
npm run migrate
Crea y aplica migraciones (desarrollo)
npm run generate
Regenera el cliente de Prisma
npm run reset
Recrea la base de datos (destructivo)
npm run seed
Carga los datos iniciales
npm run studio
Abre Prisma Studio
npm test
Ejecuta la suite de pruebas del backend (87 suites)
npm run test:installer
Verifica el instalador CLI (menú Web/MCP/Desktop, ES/EN)
Suites en vivo contra transportes reales (requieren hardware o simuladores conectados)
Pruebas:
npm test # toda la suite
npm test -- test/auth.test.ts # una suite concreta
npm test -- --watch # modo watch
Verificación mínima antes de enviar cambios: npm run lint + npm run build; si tocaste el backend, además npm test. El frontend no tiene script de tipos ni de tests: se valida con npx tsc --noEmit y sus comprobaciones ejecutables en packages/web/scripts/ (ver packages/web/AGENTS.md).
Roles y permisos
Rol
Alcance
USER
Lectura de recursos, chats propios, alertas propias, terminal en modo solo lectura y uso de los modelos habilitados por el ADMIN
STAFF
Todo lo anterior más CRUD de dispositivos, topologías, alertas, tareas programadas y base de conocimiento; aprobaciones HITL y modo autónomo
ADMIN
Gestión completa: usuarios, proveedores de IA, configuración global, borrado de logs y todas las operaciones anteriores
Qué no se publica
Este repositorio es público y no incluye datos de ejecución. Quedan fuera por .gitignore:
.env y cualquier .env.* (solo se versiona .example.env, con valores de ejemplo).
Bases de datos SQLite locales: packages/server/.packet_tool_database.db, packages/mcp/.packet_tools_mcp.db y cualquier *.db / *.sqlite.
Archivos subidos por usuarios (packages/server/uploads/) y logs.
Las migraciones generadas de Prisma (packages/server/prisma/migrations/): se crean en local con npm run migrate desde schema.prisma.
Artefactos de build: dist/, .next/, .turbo/, packages/app/runtime/ y el instalador (packages/desktop/dist/, .staging/, .cache/).
Notas internas de trabajo (PRIVATE.md, BACKLOG.md, RESUME.md) y configuración local de agentes.
Las claves de API nunca se guardan en el código: cada usuario configura las suyas desde la interfaz y se almacenan en su propia base de datos local, enmascaradas al leerlas por la API.
Próximos cambios
Plantillas de configuración por fabricante: el modelo ConfigTemplate ya está en la base de datos; falta el CRUD, la UI y la ejecución de plantillas con variables (hostname, ip, etc.) desde el chat y las tareas programadas.
Delegación multiagente más profunda: evolucionar de "una directiva → un especialista" a "una directiva → múltiples agentes → delegación → ejecución → verificación → resultado", con síntesis final del supervisor.
Más dispositivos y protocolos: ampliar la cobertura para los fabricantes ya modelados (Huawei, Aruba, MikroTik).
Listener syslog para GNS3: capturar los logs de los dispositivos virtualizados (la API REST de GNS3 no los expone; requeriría un receptor UDP en el backend).
Documentación de la extensión: guía de instalación paso a paso y capturas de pantalla del flujo completo.
Cobertura de pruebas: sumar pruebas de integración del frontend y de los flujos de terminal y topologías.
Contribución
Las contribuciones son bienvenidas. Si encuentras un error o quieres proponer una mejora, abre un issue o envía un pull request describiendo el cambio.
El objetivo de este proyecto es brindar una herramienta libre, transparente y fácil de usar, apoyándonos en diversos agentes de inteligencia artificial que permitan a los usuarios crear, usar y administrar sus propias redes de manera automatizada, ya sea en simuladores o en equipos reales, de forma independiente de las marcas.
Asimismo, les recordamos que Packet Tools es propenso a errores, por lo que estamos realizando actualizaciones constantes para ofrecer una mejor experiencia y asegurar que esta herramienta realmente les sea de utilidad a todos ustedes.
Además, Packet Tools es un proyecto libre y de código abierto; pueden descargarlo, usarlo y modificarlo a su gusto y, si gustan, compartirlo.
AI-powered agentic platform and Model Context Protocol (MCP) server for hybrid network automation and management. Unifies Cisco Packet Tracer, GNS3, SSH, Telnet, and physical hardware with multi-agent
AI-powered agentic platform and Model Context Protocol (MCP) server for hybrid network automation and management. Unifies Cisco Packet Tracer, GNS3, SSH, Telnet, and physical hardware with multi-agent orchestration, terminal, web search, and RAG.
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