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活用例

自然言語での質問例と実際の会話フローを通じて、WhaTap MCPサーバーの活用方法を確認してください。

よく使う質問​

状況質問例
はじめて使うとき「プロジェクト一覧を見せて」
サーバー状態確認「直近5分のサーバーCPU・メモリ状態を要約して」
APM異常確認「異常のあるエージェントを見つけて」
障害対応「直近5分のエラー状況を要約して」
データ探索「このプロジェクトで照会できるデータは何がある？」
K8s点検「Podの状態を確認して」
サービス関係「サービストポロジーを見せて」
OpenMetrics探索「プロジェクト33194で使用できるOpenMetricsメトリクスを見せて」
PromQL生成「Pod別CPU使用率のPromQLクエリを作って」
保存済みクエリ実行「保存済みの'CPU by Pod'クエリを実行して」
エージェントインストール「プロジェクト12345にモニタリングエージェントをインストールする方法を教えて」

自然言語での質問例​

モニタリング作業に使用する自然言語の質問例です。用途に合った質問を選択または参考にして作成してください。

プロジェクトの探索​

WhaTapのプロジェクト一覧を見せて
プロジェクト12345の詳細情報を教えて
プロジェクト12345にはどんなエージェントがある？

サーバーモニタリング​

直近1時間のサーバーCPU使用率を見せて
メモリ使用量が80%を超えているサーバーはある？
ディスク使用量を確認して
CPU使用率の高い順にサーバーTop 5を見せて

APM（アプリケーションパフォーマンス）​

直近5分のTPS推移を見せて
平均レスポンスタイムはどのくらい？
トランザクションエラーは発生している？
現在進行中のトランザクション状態を確認して

Kubernetes​

Podの状態を確認して
ノード別のCPU・メモリ使用量を見せて
最近のクラスターイベントでWarningはある？

データベース​

DBインスタンス一覧を見せて
現在のアクティブセッションを確認して

異常検知​

直近5分で異常のあるエージェントを見つけて
高感度で1時間の異常検知を実行して

サービストポロジー​

サービス間の接続関係を見せて
ネットワークのボトルネックはある？

OpenMetrics / PromQL​

プロジェクト33194で使用できるOpenMetricsメトリクスを見せて
Pod別CPU使用率のPromQLクエリを作って
保存済みの'CPU by Pod'クエリを実行して

エージェントインストール​

プロジェクト12345にモニタリングエージェントをインストールする方法を教えて
Java APMエージェントをインストールして
Kubernetesエージェントの設定方法を見せて
PostgreSQL DBモニタリングをインストールして
DebianサーバーにInfraエージェントをインストールして

複合質問​

朝のヘルスチェックをして。
全プロジェクトのサーバー状態を確認して、
APMプロジェクトに異常がないか分析して。

会話例​

以下の会話は例であり、実際の応答はプロジェクトのモニタリングデータによって異なります。

例1. 朝のサーバー点検​

ユーザー: 朝の点検をして。サーバーのCPUとメモリの状態を要約して。

AI: 3台のサーバーを確認しました。
    - web-01: CPU 45%, Memory 62%（正常）
    - web-02: CPU 87%, Memory 71%（CPU注意 — 推奨70%超過）
    - db-01:  CPU 23%, Memory 55%（正常）

    web-02サーバーのCPUが87%と高い状態です。プロセスを確認しますか？

例2. APM異常検知​

ユーザー: Java APMプロジェクトに異常がないか確認して。

AI: 5つのエージェントを分析しました。

    異常検知（1件）:
    - api-server-03: レスポンスタイム急増（平均120ms → 最大2.3秒、+4.2σ）

    残りの4エージェントは正常範囲内です。
    api-server-03のトランザクション詳細を確認しますか？

例3. 障害対応​

ユーザー: さっきエラーアラートが来た。直近5分のエラー状況を要約して。

AI: 直近5分のトランザクションエラー状況です。

    | エージェント | TPS  | エラー数 | エラー率 |
    | ---          | ---  | ---      | ---      |
    | api-01       | 45.2 | 23       | 10.2%    |
    | api-02       | 42.8 | 2        | 0.9%     |
    | api-03       | 44.1 | 0        | 0%       |

    api-01のエラー率が10.2%と異常な水準です。
    レスポンスタイムの推移とActive TXも合わせて確認しますか？

例4. 経営層向けレポートデータ​

ユーザー: 今週の全サービスのレスポンスタイムとエラー率の推移を要約して。

AI: 直近7日間のサービス状況です。

    - 平均レスポンスタイム: 142ms（前週比 -8%）
    - 平均エラー率: 0.3%（前週比 変動なし）
    - TPS平均: 1,240件/秒（前週比 +12%）

    全体的に良好な状態です。TPS増加にもかかわらず
    レスポンスタイムが改善されており、パフォーマンスが向上していると判断されます。
最終修正：