AWS Labs MCP
Pakiet awslabs/mcp — osobne serwery do dokumentacji AWS, wskazówek dotyczących CDK, analizy kosztów i obsługi podstawowych promptów. Uruchamiaj każdy przez uvx i dodawaj tylko te, których używa twój zespół.
DevOps z AI
Wdrożenie na staging jest zielone, ale produkcja zwraca 500, gdy tylko uderzy w nią prawdziwy ruch. Runbook to wiedza plemienna trzech inżynierów, twój stan Terraform rozjechał się z rzeczywistością wiele miesięcy temu, a jedyna osoba, która rozumie wartości Helma, jest na urlopie. DevOps to obszar, w którym drobne błędy kumulują się w awarie — i w którym asystent AI, który potrafi odczytać twoje manifesty, odpytać metryki i naszkicować plan naprawczy, zmienia tempo, w jakim wracasz do działania.
Moment, w którym kod napisany przez AI trafia na produkcję, jest zarazem momentem, w którym pojawiają się bramki: skan bezpieczeństwa blokuje wdrożenie, audytor żąda dowodów, rachunek za tokeny gwałtownie rośnie. Te przewodniki obejmują tę warstwę operacyjną w Cursorze, Claude Code i Codeksie — generowanie pipeline’ów i kodu infrastruktury, debugowanie awarii klastrów, prowadzenie reakcji na incydenty i obronę wyniku przed przeglądem bezpieczeństwa. Każdy z nich jest zbudowany wokół gotowych do wklejenia promptów oraz trybów awarii, które ogólne poradniki pomijają.
Workflow operacyjne w tej sekcji
Dział zatytułowany „Workflow operacyjne w tej sekcji” Reakcja na incydenty Triażuj alerty, koreluj je, znajduj pierwotną przyczynę z logów i metryk oraz szkicuj plan naprawczy i postmortem pod presją.
Monitoring i observability Instrumentacja OpenTelemetry, dashboardy Grafany, reguły alertów i Sentry MCP — żeby problemy wypływały, zanim zgłoszą je użytkownicy.
Dostrajanie wydajności Profiluj wolne serwisy, dobieraj limity zasobów i autoskalery do potrzeb oraz waliduj poprawkę, zanim trafi na produkcję.
Operacje bezpieczeństwa Skanery CLI w CI, triage podatności, utwardzanie infrastruktury i dowody zgodności oparte na aktualnych, weryfikowalnych zabezpieczeniach.
Automatyzacja zgodności Ścieżki audytowe, egzekwowanie polityk i zamiana wymagań SOC 2, HIPAA, GDPR i PCI w testy, które AI pomoże ci utrzymać.
Zarządzanie kosztami w chmurze Right-sizing, wykrywanie anomalii, alokacja kosztów i prognozowanie budżetu — znajduj i ograniczaj marnotrawstwo dzięki analizie wspomaganej przez AI.
Odtwarzanie po awarii Weryfikacja backupów, ćwiczenia przywracania i runbooki odtwarzania, które da się faktycznie wykonać, gdy główny region przestaje istnieć.
Przewodniki dostarczania, na których stoi ta sekcja
Dział zatytułowany „Przewodniki dostarczania, na których stoi ta sekcja”Operacje zaczynają się tam, gdzie kończy się dostarczanie. Te trzy przewodniki obejmują pipeline, który w ogóle stawia kod przed prawdziwym ruchem.
Pipeline'y CI/CD Buildy świadome zmian, triage niestabilnych testów i bezpieczne progresywne wdrożenia w GitHub Actions i GitLab CI — z pułapkami wokół cache'owania, buildów macierzowych i rollbacku.
Konteneryzacja Zahartowane, wieloetapowe Dockerfile'e, debugowanie OOMKilled i CrashLoop, manifesty Kubernetes oraz serwery MCP dla kontenerów.
Infrastruktura jako kod Steruj Terraform, CloudFormation, Pulumi i CDK z języka naturalnego oraz importuj istniejące zasoby, z wbudowanym w pętlę przeglądem bezpieczeństwa i kosztów.
Gdzie serwery MCP zmieniają workflow
Dział zatytułowany „Gdzie serwery MCP zmieniają workflow”W DevOps różnica między ogólną odpowiedzią a użyteczną sprowadza się do tego, czy asystent widzi twój rzeczywisty stan. Serwery Model Context Protocol (MCP) dają Cursorowi, Claude Code i Codeksowi tylko do odczytu, na żywo, dostęp do twojego łańcucha narzędzi — zamiast wklejać zrzuty logów, pozwalasz agentowi odpytać źródło. Konfiguracja MCP jest identyczna we wszystkich trzech narzędziach — wskaż im tę samą konfigurację serwera.
Kilka, które są dojrzałe i warte podłączenia w 2026 roku:
Datadog MCP
Serwer MCP Datadoga osiągnął ogólną dostępność w marcu 2026 roku. Podczas dochodzenia podaje agentowi logi, metryki i ślady na żywo — w ramach twoich istniejących kontroli dostępu.
Grafana MCP
grafana/mcp-grafana pozwala agentowi przeszukiwać dashboardy, uruchamiać zapytania PromQL/LogQL i pobierać kontekst incydentu bezpośrednio z twojej instancji Grafany.
Terraform MCP
hashicorp/terraform-mcp-server daje agentowi aktualną dokumentację dostawców z Registry i metadane modułów, dzięki czemu generowany HCL celuje w realne argumenty. Wciąż w wersji beta — trzymaj go z dala od ścieżek zapisu na produkcji.
Od czego zacząć, gdy produkcja się pali
Dział zatytułowany „Od czego zacząć, gdy produkcja się pali”Wybierz workflow najbliższy temu, co właśnie się pali. Każdy przewodnik otwiera konkretny scenariusz, kończy gotowymi do wklejenia promptami i nazywa tryby awarii, na które musisz uważać. Jeśli nic się nie pali, zacznij od monitoringu i observability — każdy inny workflow w tej sekcji przyspiesza, gdy agent widzi prawdziwe sygnały zamiast twojego opisu tych sygnałów.