Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму

Доступ AI-агентов к данным мониторинга через MCP

Вместо поиска — диалог с данными
Не ищите информацию в дашбордах — задайте вопрос AI и сразу получите ответ.
GMONIT поддерживает Model Context Protocol (MCP), позволяя подключать AI-ассистентов к observability платформе и работать с телеметрическими данными в формате естественного диалога. Вместо поиска информации в десятках дашбордов пользователи могут задать вопрос AI и быстро получить сведения о состоянии инфраструктуры, приложений и бизнес-сервисов.
  • Подключение Claude, Codex и других AI-ассистентов с поддержкой MC
  • Ответы на вопросы на основе данных мониторинга
  • Доступ к метрикам, логам и трассировкам через единый интерфейс
  • Сокращение времени поиска информации и анализа данных
Подключение AI без сложных интеграций
Открытый стандарт для быстрого и безопасного доступа к данным мониторинга.
Поддержка MCP обеспечивает стандартизированное взаимодействие AI-агентов с GMONIT. AI получает доступ только к необходимым телеметрическим данным через единый интерфейс, что позволяет быстро внедрять новые AI-сценарии без разработки собственных коннекторов и API.
Всего 3 шага:
Задайте вопрос на естественном языке — AI получит данные из GMONIT и вернёт ответ с контекстом.
Добавьте сервер MCP в ваш AI клиент (Claude Code, Cursor, Copilot и др.) по инструкции.
Включите MCP в GMONIT (в админке или через конфиг).
Ответы на сложные вопросы за секунды
AI анализирует телеметрию и помогает быстрее находить причины проблем.
Вместо ручного анализа графиков, логов и трассировок достаточно сформулировать вопрос на естественном языке. AI анализирует данные GMONIT и помогает определить причины деградации производительности, обнаружить критичные отклонения и оценить влияние инцидентов.
Примеры вопросов:
Apdex приложений за последние 6 часов
Где в трейсе сессии пользователя возникают ошибки 5xx?
Покажи список приложений и их состояние?
Насколько быстро грузится страница для пользователей?
Покажи критичные алерты по payments-api?
Единый инструмент для инженеров и руководителей
Быстрый доступ к информации для всех участников процессов.
Диалоговый доступ к данным делает observability понятнее и удобнее для разных ролей. CIO, CTO, инженерные команды и руководители получают ответы без необходимости самостоятельно анализировать телеметрические данные или обращаться к профильным специалистам.
  • Для инженеров:
    • Быстрая диагностика инцидентов без переключения между дашбордами
    • Поиск причин деградации по метрикам, логам и трейсам одним запросом
    • Автоматизация рутинных проверок через AI агентов
  • Для руководителей (CIO/CTO):
    • Оценка влияния инцидентов на клиентов и бизнес показатели
    • Приоритизация проблем по влиянию на выручку и SLA
    • Единый источник правды для инженерных команд и менеджмента
Безопасность и контроль доступа
Безопасный доступ к данным
MCP сервер GMONIT работает в рамках вашей существующей модели безопасности. AI получает доступ только к тем данным, которые вы явно разрешили, и только через MCP интерфейс.
  • Аутентификация и авторизация на уровне GMONIT
  • Настройка доступных toolset’ов по ролям и проектам
  • Аудит запросов от AI и возможность ограничения по источникам
Интеграции и совместимость
Работает с вашими AI инструментами
GMONIT MCP совместим с MCP клиентами, которые используют открытый стандарт. Это позволяет подключать AI ассистентов в привычной среде разработки и эксплуатации.
  • AI кодинг агенты: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex
  • Чат интерфейсы и консоли: MCP совместимые CLI и чат боты
  • Корпоративные AI платформы
Кейсы
инцидентов обнаружено за год
88%
рост исполнения SLA Y2Y
4,5%
Результат:
Проактивное обнаружение и устранение инцидентов
Бесперебойная работа сервисов направления e-comm в условиях активного роста бизнеса
Результат:
минут сократилось время поиска причин инцидента
20
часов до
10
c
Подготовка инфраструктуры к повышенному трафику при переходе на новую систему лояльности
Отслеживание трейсов сессий пользователей при нагрузочном тестировании
Прогнозирование поведения онлайн-ресурса при будущих акциях
Результат:
Корректная и бесперебойная работа обучающей платформы
Сокращение расходов на эксплуатацию информационных систем
Снижение влияния технических сбоев на критичные показатели для компании
Результат:
Контроль кода, четкий процесс исправления ошибок и высокий уровень производительности
Результат:
минут сократилось время поиска причин инцидента
3
часов до
15
c