NGX-OS: eBPFとMCP統合を備えたAI向けに構築されたネットワークOS

NGX-OSは、初日からAI統合のために特別に構築されたネットワークオペレーティングシステムであり、ログ解析、SNMPポーリング、CLIスクレイピングなどの従来のネットワーク監視方法を排除します。このシステムは、構造化データを通じてAIにネットワーク状態への直接アクセスを提供します。
アーキテクチャとコンポーネント
このシステムは、単一の信頼できる情報源を持つ3つのレイヤーで構成されています:
- エンフォースメント: XDP/eBPFがNICドライバ内でデバイスごとに構造化カウンターを直接書き込みます
- コントロール: Rust ArbiterがカウンターをRedisに同期します
- インテリジェンス: ClaudeまたはGeminiがModel Context Protocol(MCP)経由でRedisを読み取ります
- オフライン機能: インターネットが切断された場合、ローカルモデルが診断を提供します
主要な設計原則
NGX-OSにはログファイル、CLI、SNMP、ポーリング用のAPIがありません。デバイスID、行動カウンター、NATマッピング、セキュリティイベントを含むすべてのネットワーク状態は、LLMがMCPを通じて直接読み取る単一の構造化データベースに存在します。AIは、BPFシリコンがエンフォースメント決定を行うために使用するのと同じデータ構造を読み取ります。
安全性ルールは明示的です:AIは状態を書き込むことはありません。AIが観察して説明し、人間が確認し、システムが実行します。
実用的な例
加入者が午前2時にパフォーマンスの低下を報告した場合、システムは次のような具体的な回答を提供できます:「4台のデバイスがオンラインです。Ringドアベルがベースラインの47倍のトラフィックを4,000のユニークIPに送信しています。検出から1秒後に自動的に隔離されました。他の3台のデバイスは影響を受けていません。ドアベルは侵害されています。」この回答は、解析されたログやアラートからではなく、NICドライバ内のBPFカウンターから直接得られます。
技術仕様
- ARM、RISC、x86アーキテクチャ用の単一バイナリ
- Debian 13 6.12で動作
- 30秒のデプロイメント時間
- 特許出願中
このシステムは、現在トラブルシューティングのためにログファイルを読み取るSSHアクセスに依存しているWISPおよびFTTH事業者を対象としています。著者は、ログファイルを見つけるのにかかる時間内に、Claudeが問題を解決し、人間の承認を待っている状態にできると主張しています。
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 See Also

GrapeRootツールは、事前スキャンされたリポジトリコンテキストにより、Claude Codeのコストを45%削減します。
リポジトリを事前スキャンして依存関係グラフを構築する無料ツール「GrapeRoot」は、10のエンジニアリングタスクにおいて平均でClaude Codeのコストを45%削減し、応答品質を13%向上させました。このツールは通常トークンを消費する探索ループを排除します。

Claude APIのトラフィックをルーティングして、Maxサブスクリプション変更後のコストを管理する
AnthropicのMaxサブスクリプションはサードパーティツールの利用をカバーしなくなり、OpenClawユーザーはAPI課金に移行。ルーティングプロキシは単純なタスクをClaude Sonnet(入力100万トークンあたり3ドル、出力100万トークンあたり15ドル)に、複雑なタスクをOpus(入力100万トークンあたり5ドル、出力100万トークンあたり25ドル)に振り分け、品質を損なわずにコスト削減。

エージェントワーキングメモリ:AIコーディングエージェントのためのローカルメモリシステム
AgentWorkingMemory(AWM)は、AIコーディングエージェントにおけるセッション間の記憶喪失問題を解決するローカルメモリシステムです。SQLiteデータベース、3つのローカルMLモデル(合計約124MB)、MCPによる自動統合を活用し、Claude Codeセッション間で永続的かつ文脈を意識したメモリを提供します。

ローカルRAGツールをNemotron Nano 9B v2とvLLMツールコールで構築
開発者が、単一のGPU上で完全に動作するローカルファーストのRAG研究ツールを構築しました。このシステムは、vLLM上でNemotron Nano 9B v2 Japaneseを使用し、ツール呼び出しのためのカスタムパーサープラグインを備えています。特徴として、二言語キーワード抽出と並列FTS5/DuckDuckGo検索を組み合わせた、抽出→実行の2段階フローを採用しています。