論文の概要: MCP-Diag: A Deterministic, Protocol-Driven Architecture for AI-Native Network Diagnostics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22633v1
• Date: Fri, 30 Jan 2026 06:49:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-02 18:28:15.279978
• Title: MCP-Diag: A Deterministic, Protocol-Driven Architecture for AI-Native Network Diagnostics
• Title（参考訳）: MCP-Diag:AIネイティブネットワーク診断のための決定論的プロトコル駆動アーキテクチャ
• Authors: Devansh Lodha, Mohit Panchal, Sameer G. Kulkarni,
• Abstract要約: 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)上に構築されたハイブリッド型ニューロシンボリックアーキテクチャであるMCP-Diagを紹介する。 本稿では,AI導入前の標準ユーティリティ(dig,ping,tratraroute)から厳密なスキーマに変換する決定論的翻訳層を提案する。 また,プロトコルレベルでのHuman-in-the-Loop(HITL)認証を強制する「Elicitation Loop」も導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.08921166277011344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The integration of Large Language Models (LLMs) into network operations (AIOps) is hindered by two fundamental challenges: the stochastic grounding problem, where LLMs struggle to reliably parse unstructured, vendor-specific CLI output, and the security gap of granting autonomous agents shell access. This paper introduces MCP-Diag, a hybrid neuro-symbolic architecture built upon the Model Context Protocol (MCP). We propose a deterministic translation layer that converts raw stdout from canonical utilities (dig, ping, traceroute) into rigorous JSON schemas before AI ingestion. We further introduce a mandatory "Elicitation Loop" that enforces Human-in-the-Loop (HITL) authorization at the protocol level. Our preliminary evaluation demonstrates that MCP-Diag achieving 100% entity extraction accuracy with less than 0.9% execution latency overhead and 3.7x increase in context token usage.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)をネットワーク操作(AIOps)に統合することは、2つの根本的な課題によって妨げられている。 本稿では,モデルコンテキストプロトコル(MCP)上に構築されたハイブリッド型ニューロシンボリックアーキテクチャであるMCP-Diagを紹介する。 本稿では,AI導入前に標準ユーティリティ(dig,ping,tratraroute)から厳密なJSONスキーマに変換する決定論的翻訳層を提案する。 また、プロトコルレベルでのHuman-in-the-Loop(HITL)認証を強制する強制的なElicitation Loopを導入する。 予備評価では,CMP-Diagは100%エンティティ抽出精度が0.9%未満の実行遅延オーバーヘッドと3.7倍のコンテキストトークン使用率で達成されている。

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