Dynatrace MCP 服务器
将 AI 助手连接至 Dynatrace，与实时可观测性及生产数据进行智能交互，并通过自主运维提高可靠性。
借助实时可观测性智能，全面升级您的 AI 智能体
安全访问实时数据并与之交互，借助实时生产环境上下文和精准可观测性智能，增强您的 AI 技术栈。
让 AI 助手与 Dynatrace 智能互动
将 AI 助手连接至 Dynatrace，为其提供可靠的实时生产环境洞察。
充分利用卓越的可观测性洞察能力
由 LLM（大语言模型）驱动的智能体，其智能程度取决于其训练所用数据。如果缺乏深度可观测性数据，这些智能体将难以解决运维问题、无法定位根本原因，也不能有效执行自动修复。
驾驭复杂的集成环境
随着工具数量不断增加并开始执行各类操作，系统集成与流程编排将变得更加复杂且难以稳定维护。
MCP 是 AI 领域的通用可靠协议，其作用如同 HTTP 之于互联网
MCP 将安全、可靠的智能体交互实现标准化，让 AI 的回答真正建立在您的数据基础之上。
Dynatrace MCP 如何驱动自主运维
通过智能体修复，持续确保您的服务级目标 (SLO) 达成
- 更快诊断：在故障事件窗口内快速识别异常，并优先处理关键告警信号。
- 高效分诊：借助可解释、可追溯的上下文，精准定位根本原因及影响范围。
- 精准响应：基于准确的修复建议，快速触发相应修复流程。
通过自主调查遏制故障事件影响
- 快速检测：借助 Dynatrace 快速识别影响范围，并通过 MCP 自动触发 AWS Agent 进行深度分诊。
- 精准关联：将遥测数据、配置和变更日志相关联，精准定位真正的根本原因。
- 生成防护计划：在执行前后进行校验，并在存在风险时自动回滚。
- 全面审计：完整记录操作过程、证据链与执行结果，满足合规要求并支持经验学习。
通过智能体驱动的故障排查，增强开发人员能力
- 自主排查故障：直接在 IDE 中查询生产数据和日志。
- 智能修复：实时应用 AI 驱动的解决方案与安全建议。
- 轻松协作：无需离开工作流程，即可在团队间共享丰富上下文洞察。
- 即时解决：在工作流程中整合可观测性能力，快速定位并修复问题。
通过智能体驱动的事件管理，避免服务中断
- 更快诊断：为工单补充事件上下文信息，包括拓扑关系、依赖关系以及近期发布信息。
- 即时获取上下文：基于 Dynatrace 提供的业务影响分析，加速事件分级与处理。
- 更智能地修复：整合 Dynatrace 的因果分析能力与 ITSM 历史记录，推荐安全可行的修复措施。
- 持续优化：通过自动化事后复盘，实现经验学习与持续改进。
