MCPでAIエージェントとWhaTapを連携する
WhaTapに蓄積されたモニタリングデータは豊富ですが、「どのメニューでどう見るかを知っている人にだけ」 アクセス可能です。MCP(Model Context Protocol)はこの壁を一気に下げます。Claude・ChatGPT・GeminiのようなAIアシスタントがMCPでWhaTapに直接つながると、ユーザーは 自然言語一行で サーバーのCPU、APMのTPS、K8sのPod状態、Slow Queryを照会できます。
MCPが変える3つのこと
① 参入障壁を下げる
従来のワークフロー:
「K8s Podの再起動履歴を見るには、どのメニューから入ればいい?」
MCPのワークフロー:
「直近1時間で再起動されたPodの一覧を教えて」
製品のメニュー構造を知らなくてもデータにアクセスできる ようになります。新入社員、他チームの協業者、経営層まで、自然言語で質問すれば答えが返ってきます。
② AIワークフローにモニタリングを合流させる
既存のAIエージェント(コード作成、ドキュメント整理、課題トリアージ)が リアルタイムのモニタリングデータ も一緒に扱えるようになります。
- 「このPRのデプロイ後にエラー率の変化は?」 → AIがデプロイ時刻を推定し、エラー率比較レポートを作成
- 「先週の障害事後分析の下書きを作って」 → イベント履歴と関連トレースを自動収集
- 「Slack通知のノイズが多いイベントルールを抽出」 → 発動頻度分析+チューニング提案
③ 複数製品を自然言語でクロス照会
製品別ダッシュボードを行き来せずに、一つの質問で複数ドメインをつなげる:
- 「直近30分のCPUスパイクと同じ時間帯に遅くなったAPIはある?」。Server × APM
- 「K8sイベントとDBコネクションプール枯渇のタイムラインを突き合わせて」。K8s × DB
対応クライアント
| AIクライアント | 提供元 | 設定方法 |
|---|---|---|
| Claude Desktop | Anthropic | JSON設定ファイル |
| Claude Code | Anthropic | CLI一行コマンド |
| Codex CLI | OpenAI | CLIまたはTOML |
| Gemini CLI | CLIまたはJSON |
詳細設定: MCPクライアント設定
導入ステップ
ステップ1. インストール・接続
ステップ2. 最初の質問
接続確認は 「私のプロジェクト一覧を見せて」 から始めるのが定石です。プロジェクトコードが表示されれば接続は正常です。
その後、よく使う質問パターン:
| 状況 | 質問例 |
|---|---|
| サーバーサマリー | 「直近5分のサーバーのCPU・メモリ状態を要約して」 |
| APM異常 | 「異常兆候のあるエージェントを探して」 |
| エラー状況 | 「直近5分のエラー状況を要約して」 |
| K8s点検 | 「Pod状態を確認して」 |
| サービス関係 | 「サービストポロジーを見せて」 |
| PromQL自動生成 | 「Pod別CPU使用率のPromQLクエリを作って」 |
| エージェント設置支援 | 「プロジェクト12345にAPMエージェントを設置する方法を教えて」 |
詳細例: 活用例
ステップ3. チームのワークフローに組み込む
一度つなげば、以下のような反復作業を自然言語で一元化できます。
- 週次レポートの下書き。「先週のAPM主要指標を要約し、週次レポートのテンプレートに埋めて」 → 性能レポーティングシナリオ のMCPセクション
- 障害対応のアシスト。通知を受けた後、「このイベント発動時点の関連トランザクショントレースを要約して」
- 開発者のセルフ診断。コードデプロイ後、「今デプロイしたサービスの指標に変化はある?」
高度な活用パターン
エージェント・パイプラインとの連携
MCPが入ると、Claude CodeやCursorのような開発エージェント がWhaTapのデータを意思決定の材料として使えるようになります。
- PRレビュー・エージェント: 「このPRの範囲に該当するサービスの直近の性能推移を確認してコメントを作成」
- リリース検証エージェント: 「デプロイ1時間後に指標を自動比較 → 回帰が見つかれば課題を作成」
組織内への浸透
- 非開発職(PM、QA、経営層)も自然言語でデータにアクセス可能 → エンジニアのボトルネックを解消
- 新入社員のオンボーディング。メニュー構造を学ぶ前に、MCPで「弊社のサービスはどんな形?」と質問するところから始められる
カスタムプロンプトテンプレート
繰り返しの質問を 保存済みプロンプト としてチームWikiに共有:
「直近{期間}の{プロジェクト名}の障害イベントを要約 + 再発回数の多い順にソート + 再発防止の提案を3行」
同じテンプレートを他のメンバーもそのまま使えるため、分析品質の下限 が上がります。
セキュリティと範囲の理解
- MCPサーバーは APIトークンベースの認証 でWhaTapにアクセス(ログイン認証情報を共有するわけではありません)
- トークンの権限範囲内のデータのみ照会可能 → 読み取り専用トークンに制限可能
- AIクライアントは ローカル環境 でMCPサーバーと通信(会話自体はAIプロバイダーのポリシーに従います)
問題が発生した場合: MCPトラブルシューティング
現在のバージョンとオープンソース
- バージョン: v1.2.1
- オープンソース: github.com/whatap/whatap-open-mcp
- 対応ツール: 10個(プロジェクト管理3、データ探索3、複合分析2、インストール・PromQL 2)
- 対応ドメイン: Server、APM、Kubernetes、Database、Log
次のステップ
- インストール → MCPを始める
- 使い方の詳細 → MCPを使う
- 自然言語の質問例集 → 活用例
- レポート自動化との組み合わせ → 性能レポーティングシナリオ
- AI Agent Observabilityとの組み合わせ → AI Agent Observability深掘りガイド(準備中)