Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму
GMONIT представила новую функцию доступа AI-агентов к данным мониторинга через MCP
Компания GMONIT расширила возможности продукта, реализовав поддержку Model Context Protocol (MCP), открытого стандарта подключения AI-ассистентов к корпоративным системам. Благодаря новой функциональности пользователи могут получать информацию о состоянии ИТ-инфраструктуры и приложений, просто задав вопрос AI-ассистенту, вместо поиска данных в дашбордах и отчетах. Для этого к платформе можно подключить Claude, Codex, GigaChat, YandexGPT и другие AI-решения доступные на рынке, а также локальные модели с поддержкой MCP.
Новая функциональность обеспечивает стандартизированное и безопасное подключение AI-ассистентов к телеметрическим данным GMONIT. Это позволяет быстро находить нужную информацию, анализировать метрики, логи и трассировки в режиме диалога и получать ответы без переключения между несколькими инструментами и разработки отдельных интеграций.
Теперь CIO, CTO, руководители ИТ-подразделений и инженерные команды могут получать информацию о состоянии цифровых сервисов в формате диалога с AI-ассистентом. Вместо ручного анализа телеметрических данных достаточно сформулировать запрос. AI-ассистент ответит, есть ли инциденты, влияющие на клиентов, как изменилась стабильность работы системы за последнюю неделю, где возникают задержки, влияющие на выручку, какие процессы в пайплайнах создают операционные риски, какие сервисы работают с повышенной нагрузкой и какие изменения могли привести к деградации производительности.
Теперь CIO, CTO, руководители ИТ-подразделений и инженерные команды могут получать информацию о состоянии цифровых сервисов в формате диалога с AI-ассистентом. Вместо ручного анализа телеметрических данных достаточно сформулировать запрос. AI-ассистент ответит, есть ли инциденты, влияющие на клиентов, как изменилась стабильность работы системы за последнюю неделю, где возникают задержки, влияющие на выручку, какие процессы в пайплайнах создают операционные риски, какие сервисы работают с повышенной нагрузкой и какие изменения могли привести к деградации производительности.
- Игорь Пустоветовгенеральный директор GMONIT«В ближайшие годы AI-агенты станут таким же привычным инструментом управления цифровой средой, какими сегодня являются дашборды и отчеты. Мы считаем, что следующий этап развития observability — это переход от поиска информации к диалогу с данными. Вместо того чтобы искать нужные метрики, логи или трассировки, достаточно спросить AI и сразу получить ответ. Именно для этого мы реализовали поддержку MCP. Она позволяет без сложных интеграций подключать AI-ассистентов к данным мониторинга. В режиме реального времени они анализируют телеметрию, формируют понятные ответы на бизнес- и операционные вопросы, сокращают время поиска информации, снижают нагрузку на инженерные команды и ускоряют выявление инцидентов и рисков, влияющих на стабильность цифровых сервисов и бизнес-показатели».
Поддержка MCP стала частью стратегии развития GMONIT в области AI Observability. Компания развивает платформу с учетом растущей роли искусственного интеллекта в эксплуатации ИТ-систем, делая телеметрические данные доступными не только специалистам, но и AI-агентам. В GMONIT ожидают, что диалоговое взаимодействие с observability платформами станет одним из ключевых сценариев работы с данными мониторинга в ближайшие годы.