Мы готовы провести персональную демонстрацию решения под ваш запрос
Заполните форму
Команды уже используют Claude, Copilot и Cursor в работе. Без контролируемого доступа к данным GMONIT это создаёт риски, а не эффект.
ИИ-агенты уже в контуре, но не знают вашу систему
Зачем это нужно
Copilot
Данные без единого контроля
?
Cursor
Claude
-
Ответы на догадкахБез реальных данных ИИ додумывает структуру систем и метрики — ошибки в диагностике вместо пользы -
Подключения в обход ИТКаждая команда находит свой способ дать агенту доступ к данным — вне контроля и стандартов ИТ-департамента -
Нет единого контроляОтсутствует общая точка учёта того, что именно ИИ видел и делал в ваших системах
MCP (Model Context Protocol) — открытый отраслевой стандарт подключения ИИ-моделей к внешним данным. Любая модель со стандартом MCP получает доступ к единому источнику данных GMONIT — без привязки к одному поставщику.
Что такое MCP и как это устроено
Технология
Бизнес-метрики
Инциденты
Приложения (APM)
SLO
Базы данных
Эндпоинт + токен доступа: общий или персональный
MCP-сервер GMONIT
Инфраструктура
Данные GMONIT
+ open-source: DeepSeek, Qwen, Llama
Cursor
Copilot
GPT / Codex
Claude
ИИ-модели
Что можно попросить агента прямо сейчас
Вместе с подключением агент получает наработанные методики расследования — списком команд (в Claude Code — через «/»). Ничего доустанавливать не нужно.
Готовые сценарии, а не чистый лист
Готовые сценарии
Аргументы необязательны — без них сценарий берёт разумные значения по умолчанию (например, последние 3 часа). Единственное исключение — «для кого ответ»: если не указать, агент один раз переспросит.
Письменный отчёт о здоровье сервиса за период: что ломалось и что не покрыто мониторингом
30 мин × 5 человек × ~250 рабочих дней
Попросите агента ежедневно создавать и поддерживать алерты по важным метрикам — это освобождает около 30 минут в день на человека.
в год у команды
Что горит прямо сейчас — отсортировано по важности и по тому, знает ли уже кто-то
Поиск первопричины: разбор платформы, проверка гипотез, доказательство — а не вывод на веру
600+ часов
Пример расчёта экономии
Три готовых скилла — уже внутри
По каждому сценарию
Методика в духе практик Google SRE: разбор платформы, проверка гипотез, доказательство.
Что делает
От оповещения или симптома доходит до первопричины, а не до первой похожей метрики
Как проверяет
Выдвигает гипотезы и по очереди их опровергает, требуя доказательство
Для кого ответ
Инженеру — метрика и доказательство. Руководителю — что и как долго не работало
По умолчанию
Последние 3 часа, если период не указан
Поиск первопричины
Сортирует активные проблемы по важности и по тому, уже занимается ли ими кто-то.
Что делает
Собирает всё, что происходит сейчас, и группирует по влиянию на пользователя
Отсекает лишнее
Говорит, сколько пунктов отброшено как не влияющие на пользователя
Для кого ответ
Инженеру — факты, руководителю — что заметят клиенты
По умолчанию
Актуальный срез «сейчас» — период указывать не нужно
Что горит прямо сейчас
Письменный отчёт за период: что ломалось, что деградировало без оповещений и что не покрыто.
Что делает
Формирует отчёт по тем же разделам, что и другие сценарии, но в терминах сервиса
Находит слепые зоны
Отдельно указывает, что деградировало без оповещений и что не покрыто
Для кого ответ
Инженеру — детали по каждому пункту, руководителю — сводка влияния
Опционально
Закономерность можно сохранить в локальный файл на вашей машине — в GMONIT ничего не уходит
Отчёт о здоровье сервиса
Агент не пересказывает то, чему его когда-то обучили. На каждый вопрос он заново обращается к вашей инфраструктуре — в реальном времени, по всей платформе GMONIT.
Это не просто чат с данными
Почему это круто
- 01
Вопрос на обычном языке«Всё ли в порядке с checkout?» — без запросов, без построения дашборда - 02
Агент сам выбирает инструментИз инструментов по всем модулям платформы: APM, инфраструктура, БД, логи, инциденты, SLO, бизнес-процессы - 03
Обращение к живым даннымНе к архиву знаний модели, а к тому, что происходит в ваших системах прямо сейчас - 04
Точный, проверяемый ответМетрики считаются правильно, причина и рекомендация — со ссылкой на факты, а не на догадки
Секунды вместо часов ручного анализа — сразу по всей платформе, а не по одному дашборду за раз
Ответ построен на данных мониторинга инцидента в реальном времени — цифры и факты, а не общие фразы.
Пример диалога с агентом GMONIT
Пример
Один согласованный с ИТ канал доступа ИИ к данным — вместо десятка частных решений в разных командах.
MCP GMONIT решает это управляемо
Выгоды
Причина инцидента и рекомендация — за минуты в диалоге, а не за часы разбора дашбордов вручную
Быстрее реагируем на сбои
01
Дежурные и аналитики меньше времени тратят на типовые запросы к системам мониторинга
Меньше ручной рутины
02
Доступ ИИ к данным ограничен ролями сотрудников, все действия можно логировать для SIEM
Контроль и аудит
03
Единый стандарт для Claude, Copilot, Cursor и внутренних агентов — без отдельной интеграции под каждый инструмент
Без vendor lock-in
04
Не только «удобнее для инженеров» — MCP влияет на затраты, риски и скорость, за которые отвечает CIO.
Выгоды внедрения MCP на уровне бизнеса
Для CIO
- Меньше потерь от простоевКороче время диагностики — короче простой сервиса и меньше влияние на выручку и клиентов
- Выше отдача от командыДежурные и аналитики тратят меньше часов на рутинные запросы — тот же штат закрывает больше
- Управляемое внедрение ИИОдин согласованный с ИТ стандарт доступа вместо разрозненных инициатив по всей компании
- Основа для комплаенсаРолевой доступ и аудит действий ИИ — то, что потребуют внутренние политики безопасности
Что это значит для вас как для CIO
Итоги
Доступ ИИ-агентов к данным согласован с ИТ, ограничен ролями и виден в аудите — не теневая практика отдельных команд.
Внедряете ИИ, не теряя контроль
Меньше рутинных запросов к дашбордам и логам — время дежурных и аналитиков уходит на решения, а не на поиск данных.
Снижаете нагрузку на команды
GMONIT становится единой, безопасной точкой, через которую любой ИИ-инструмент получает контекст о вашей системе.
Инфраструктура, готовая к эпохе ИИ-агентов
GMONIT · Model Context Protocol · Документация
ИНН 9705151703
КПП 773101001
ОГРН 1217700016830
ОКВЭД 62.01
КПП 773101001
ОГРН 1217700016830
ОКВЭД 62.01
Код вида деятельности в области ИТ (Приказ Минцифры России от 11.05.2023 г. № 449): 1.01; 2.01
Юридический адрес:
121 205, г. Москва, вн.тер.г. муниципальный округ Можайский, тер Сколково инновационного центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
121 205, г. Москва, вн.тер.г. муниципальный округ Можайский, тер Сколково инновационного центра, б-р Большой, д. 42 стр. 1
© 2021−2026
Общество с ограниченной ответственностью «Хайперсофтлаб»
Общество с ограниченной ответственностью «Хайперсофтлаб»
Получены свидетельства от Роспатента о государственной регистрации GMONIT как программы для ЭВМ. Права использования предоставляются по лицензионному договору.
