ИИ-агенты становятся частью повседневных инженерных рабочих процессов, помогая командам писать код, устранять неполадки и автоматизировать задачи. Но чтобы быть по-настоящему полезными в продакшене, этим агентам требуется доступ не только к коду. Им также необходимы данные наблюдаемости и контекст, чтобы понимать, что происходит в ваших системах, исследовать проблемы и помогать вам принимать меры.
В Grafana Labs мы верим, что контекст должен быть доступен везде, где вы работаете. Это одна из главных идей Grafana Cloud как открытой платформы наблюдаемости на базе агентов: гибкость работы с вашими данными наблюдаемости через те ИИ-агенты, которые вам нравятся — будь то Grafana Assistant, агент для написания кода в вашей IDE или созданный вами инструмент, — чтобы вы могли исследовать проблемы и устранять их без переключения между инструментами.
В этой статье мы рассмотрим, как интегрировать Grafana Cloud в ваши рабочие процессы с использованием агентов с помощью таких инструментов, как MCP-сервер Grafana Cloud и gcx, подкрепляя всё практическими примерами. Вы также можете посмотреть наше выступление на ObservabilityCON 2026 в видео ниже, чтобы узнать больше.
Три способа использования Grafana Cloud с ИИ-агентами
Существует несколько способов интеграции данных наблюдаемости и контекста Grafana Cloud в ваши рабочие процессы с ИИ, в зависимости от того, где и как вам удобнее работать:
- Работайте напрямую в Grafana Cloud: Используйте Grafana Assistant, встроенный в Grafana Cloud помощник на базе ИИ, для расследования инцидентов и взаимодействия с данными наблюдаемости.
Работайте напрямую в Grafana Cloud: Используйте Grafana Assistant, встроенный в Grafana Cloud помощник на базе ИИ, для расследования инцидентов и взаимодействия с данными наблюдаемости.
- Подключите предпочитаемого ИИ-агента: Используйте MCP-сервер Grafana Cloud для передачи данных Grafana Cloud в совместимые инструменты, такие как Claude, ChatGPT и Codex.
Подключите предпочитаемого ИИ-агента: Используйте MCP-сервер Grafana Cloud для передачи данных Grafana Cloud в совместимые инструменты, такие как Claude, ChatGPT и Codex.
- Работайте с агентами кодирования и скриптами: Используйте gcx, инструмент командной строки Grafana Cloud, чтобы предоставить агентам кодирования доступ к данным наблюдаемости непосредственно из их рабочей среды.
Работайте с агентами кодирования и скриптами: Используйте gcx, инструмент командной строки Grafana Cloud, чтобы предоставить агентам кодирования доступ к данным наблюдаемости непосредственно из их рабочей среды.
Независимо от того, работаете ли вы напрямую в Grafana Cloud с Grafana Assistant или используете собственных ИИ-агентов, вы можете выбрать подход, который подходит вам лучше всего. Давайте посмотрим, как MCP-сервер Grafana Cloud и gcx делают это возможным за пределами Grafana Cloud.
Исследование алерта с телефона с помощью Claude и MCP-сервера Grafana Cloud
Представьте, что вы стоите в очереди в кофейне, когда вам в Slack приходит сообщение от директора по инжинирингу. С фронтендом что-то не так, и ему нужна ваша помощь.
Ваш ноутбук всё еще лежит в рюкзаке, но он вам не обязательно нужен, чтобы начать расследование. Подключив Claude к MCP-серверу Grafana Cloud, вы можете достать телефон и задать простой вопрос: «Почему фронтенд работает медленно? Есть ли срабатывания алертов?»
Claude может использовать данные Grafana Cloud, чтобы ответить на ваш вопрос прямо в ходе беседы. В этом примере он подтверждает наличие срабатывания алерта, показывает график соответствующего сигнала и определяет, какие страницы затронуты.
Затем вы можете задать уточняющий вопрос: как это влияет на работоспособность фронтенда и в чем причина проблемы? Опять же, Claude может вернуть визуальное представление Grafana Cloud прямо в чат, предоставляя вам больше контекста о состоянии вашего фронтенд-приложения и помогая определить, где проводить расследование дальше.
Всё это происходит без необходимости покидать чат или открывать ноутбук. К тому моменту, когда вы получаете свой кофе, вы уже подтвердили наличие проблемы и начали изучать ее влияние.
Как это работает: MCP-сервер Grafana Cloud и MCP Apps
Эта возможность обеспечивается двумя компонентами: MCP-сервером Grafana Cloud и MCP Apps.
Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, который позволяет ИИ-агентам подключаться к внешним инструментам и источникам данных. MCP-сервер Grafana Cloud делает ваши данные наблюдаемости Grafana Cloud доступными для совместимых агентов, позволяя им запрашивать алерты, дашборды и телеметрию для ответов на вопросы и расследования инцидентов.
Это означает, что вы можете взаимодействовать с данными Grafana Cloud из тех ИИ-инструментов, которыми вы уже пользуетесь, вместо того чтобы полагаться исключительно на помощника, встроенного в вашу платформу наблюдаемости.
MCP Apps идут еще дальше, выводя интерактивные представления Grafana Cloud прямо в ваши диалоги с ИИ. Вместо того чтобы возвращать только текстовое описание проблемы, агент может отображать соответствующие визуализации, такие как срабатывающие алерты и состояние фронтенда, прямо в чате.
Эти представления передаются MCP-сервером Grafana Cloud и могут отображаться в клиентах MCP, которые их поддерживают.
Для получения дополнительной информации см. документацию по MCP-серверу Grafana Cloud.
Продолжить расследование в Cursor с контекстом Grafana Cloud и gcx
Теперь представьте, что вы забрали свой кофе и открыли ноутбук. Вы хотите внимательнее изучить проблему с производительностью фронтенда и получить помощь от вашего агента кодирования.
Вы переходите в раздел Grafana Cloud Frontend Observability, где на дашборде отображается увеличенное время до получения первого байта (TTFB) — один из симптомов замедления.
Вы можете вручную скопировать нужные запросы, фильтры и временной диапазон в агента кодирования и объяснить, что именно вы видите. Но Grafana Cloud предлагает более простой способ передачи этого контекста.
С панели на дашборде вы можете нажать кнопку, которая автоматически соберет всю необходимую информацию, включая запрос, фильтры и временной диапазон. Затем вы выбираете нужного агента — в этом примере Cursor — и передаете контекст напрямую ему.
Теперь у Cursor есть тот же исходный контекст, который вы использовали в Grafana Cloud. Вместо того чтобы объяснять проблему с нуля, вы можете сразу попросить его сравнить проблемные поды со здоровыми. Cursor использует gcx для запроса данных из Grafana Cloud и начала исследования различий.
Это позволяет продолжить расследование в той среде, где вы уже работаете, с сохранением актуального контекста наблюдаемости из Grafana Cloud.
Как это работает: предоставьте агентам кодирования доступ к Grafana Cloud с помощью gcx
— это инструмент командной строки Grafana Cloud. Он предоставляет разработчикам и агентам кодирования возможность взаимодействовать с Grafana Cloud напрямую из терминала. Поскольку агенты кодирования могут выполнять команды оболочки, они также могут использовать gcx для доступа к данным наблюдаемости в ходе своих расследований.
gcx включает в себя готовые навыки агента, которые помогают агентам кодирования понять, как использовать данные Grafana Cloud для типовых задач, не требуя пошаговых инструкций. Агенты также могут обнаруживать доступные команды и использовать их для изучения различных частей системы, включая сервисы, базы данных и сеансы фронтенда.
Например, gcx предоставляет команды для:
- Исследования сервисов приложений: Просмотр сервисов и их операций для понимания поведения приложения.
Изучайте прикладные службы: проверяйте службы и их операции, чтобы понять поведение приложения.
- Анализируйте базы данных: перечисляйте и проверяйте экземпляры баз данных в рамках расследования производительности.
Анализируйте базы данных: перечисляйте и проверяйте экземпляры баз данных в рамках расследования производительности.
- Изучайте активность интерфейса: получайте доступ к информации о клиентских приложениях и сеансах, чтобы понять опыт конечных пользователей.
Изучайте активность интерфейса: получайте доступ к информации о клиентских приложениях и сеансах, чтобы понять опыт конечных пользователей.
Вот пример доступных команд без указания аргументов:
В нашем примере gcx предоставляет Cursor способ выйти за рамки исходного оповещения и запросить дополнительные данные наблюдаемости для направления расследования. А поскольку gcx работает из командной строки, этот подход не ограничивается Cursor. Другие агенты кодирования, способные выполнять команды оболочки, также могут использовать его, что позволяет интегрировать данные Grafana Cloud в существующие рабочие процессы разработки и автоматизации.
Чтобы узнать больше и начать работу, посетите репозиторий gcx на GitHub.
Соберите всё воедино: расследуйте инциденты в Slack с помощью агента с открытым исходным кодом
Что делать, если вы предпочитаете расследовать инцидент, не покидая Slack? Вы также можете подключить агента с открытым исходным кодом, например Hermes, к Grafana Cloud, используя как gcx, так и сервер MCP Grafana Cloud.
Например, представьте, что ваша команда сообщает о падении числа завершенных банковских переводов, хотя трафик выглядит нормальным. Вы можете напрямую попросить Hermes в Slack расследовать проблему, указав затронутое приложение, временной интервал и соответствующий контекст.
Затем Hermes может использовать команды gcx и инструменты MCP для изучения базовых запросов, анализа пользовательских сеансов и сравнения результатов с предыдущим временным интервалом. После этого он может сообщить о своих выводах в ветке Slack, приложив ссылки на Grafana Cloud, возможные причины и рекомендуемые дальнейшие действия.
Заключение
С Grafana Cloud вы сами выбираете агента, модель, провайдера и рабочее место. Затем Grafana Cloud предоставляет вашему агенту доступ к контексту наблюдаемости и инструментам, необходимым для помощи в расследовании проблем, выявлении первопричин и принятии мер.
Готовы попробовать самостоятельно? Вот три способа начать работу:
- Начните с Grafana Assistant для расследования и поиска неисправностей непосредственно в Grafana Cloud.
Начните с
для расследования и поиска неисправностей непосредственно в Grafana Cloud.
- Изучите , чтобы внедрить Grafana Cloud в свои агенты кодирования, скрипты и рабочие процессы на основе терминала.
Изучите
чтобы внедрить Grafana Cloud в свои агенты кодирования, скрипты и рабочие процессы на основе терминала.
