Dynatrace MCPとGitHub Copilotによる飛躍的な開発者の生産性向上

この1年間、世間の動向に全く触れてこなかった方でない限り、AIが開発者の日常をどのように変えつつあるかについて、話題を耳にされたことでしょう。LLMを活用した「雰囲気コーディング」から、生産性向上のためのエージェント型AIの概念導入まで、その影響は多岐にわたります。 特に、AIエージェントと他のエージェントやツールを接続するための標準として導入されたModel Context Protocol（MCP）により、AIコーディングアシスタントとAPIやデータベースなどを接続するソリューションの数が飛躍的に増加しています。 先月、主要なAIコーディングアシスタント「GitHub Copilot」を提供するGitHubは、開発者がMCPサーバーへのリンクを検索できる新たな「MCPレジストリ」を発表しました。このレジストリは、複数のレジストリやリポジトリ、コミュニティスレッドで重複して掲載されるMCPサーバー情報の課題を解決します。

このたび、GitHub MCP レジストリに Dynatrace MCPが追加されましたことをお知らせいたします。これにより、開発者の皆様は Dynatraceのオブザーバビリティとセキュリティ分析機能をワークフローに直接統合することが可能となります。

本ブログ記事では、開発者がDynatrace MCPとGitHub Copilotを組み合わせて、IDEを離れることなくトラブルシューティングの効率化、セキュリティ強化、生産性向上を実現する方法についてご説明いたします。

問題のトラブルシューティングが必要ですか？ Dynatrace MCP が解決策を提供します

トラブルシューティングとオブザーバビリティにおける最大の課題の一つは、本番環境で問題が発生した際に、不足しているデータをどこで探すべきかを知ることです。奇妙に聞こえるかもしれませんが、開発者が扱うツール、アプリケーション、環境、ソースコードの層の膨大な数を考慮すると、迅速な解決策をどこで探すべきかは全く明らかではありません。エンジニアリングの生産性においてオンボーディング時間が非常に重要な要素となるのも当然です。

開発者の一日は、何かが正しく動作しないという苦情から始まるかもしれません。Jiraチケットで、サービスヘルスダッシュボードへのリンクや問題リストの通知を含む、意味不明なエラーメッセージを受け取ります。IDEの外で、ほとんど文脈のないままログやダッシュボードを漁り始め、答えを探します。これにより認知負荷が大幅に増大し、問題解決が遅れます。

しかし、Dynatraceをご利用の開発者は、手動でログやダッシュボードを掘り下げる必要はありません。影響を受けたサービスの文脈において、明確な要約、根本原因情報、関連するすべてのデータを取得できます。更新された問題フローのおかげで、根本原因を特定し、修正することが容易になります。

文脈が鍵となります

ここで、DevOpsチームが外部ツールやインサイト統合の標準としてMCPを採用しているシナリオを想像してみてください。開発者として、ソースコードに直接飛び込むのが本能的な行動です。では、その場で可能な限り多くのコンテキストを共有するのはいかがでしょうか？ Dynatrace MCP統合が実装されたGitHub Copilotを活用すれば、本番環境からの関連データをすべて取得し、問題を迅速に特定できます。これにより、以下のことが可能になります：

• 根本原因に関する情報を入手する
• 関連するログ、メトリクス、トレースをクエリ
• 本番環境を含む全環境からのリアルタイムデータを取得
• 影響を受けたサービスから収集した追加のインサイト（CPUおよびメモリのプロファイリングなど）を活用する
• クエリパターン（「顧客影響度別のロググループ化」など）を使用して、さらなるコンテキストを取得

さらに素晴らしいのは、どこを どのように調べる必要があるかを知っている必要がないことです。Dynatraceがこれらすべてを自動的に処理します。それだけではありません。Dynatraceに 修正提案 を求めることさえ可能です。

_{図2. Dynatraceが開発者向けVS Code IDE内で、LLMとMCPプロトコルを通じて算術例外を問題の根本原因として特定する様子（動画）}

背景で起きていること

GitHub Copilotチャットに自然言語プロンプトを入力すると、GitHubのMCPクライアントがDynatrace MCPサーバーとの接続を確立し、そこからDynatraceに接続します。LLMがプロンプトをコンテキスト認識型呼び出しに変換し、最終的にDQLクエリへと変換。このクエリはDynatrace Grail®データレイクハウス上で実行され、必要なデータを取得します。

セキュリティ上の問題を修正する必要がございましたら、Dynatrace MCPが解決策をご提供いたします

ソフトウェア開発ライフサイクルの早期段階でセキュリティテストを統合する「シフトレフト」の原則により、セキュリティ責任は開発者の領域へと移行し、今後も定着していくでしょう。開発者は、SREからのアラートへの対応、手動でのコード監査、文脈依存の脆弱性を頻繁に見逃す静的解析ツールへの依存といった状況に直面することが少なくありません。

以下のようなインサイトを即座に取得できます：

• コード内の脆弱性（オープンソースおよびサードパーティの脆弱性を含む）
• 問題の修正に関する推奨事項
• 現在のコーディング状況に合わせたプロアクティブなチェック

これらすべてが、開発者の作業フローを妨げることなく実現されます。MCPは、開発プロセスに組み込まれた、よりスマートでプロアクティブなセキュリティアプローチを可能にします。

新しいコードを作成する必要がありますか？ Dynatraceがお手伝いします

Dynatraceを活用した新規コード作成では、開発者は先を見据えたプロアクティブな対応が可能です。「CPU制限に達していませんか？」や「CPU使用率はどの程度ですか？高すぎませんか？」といった自然言語の会話形式の質問を入力するだけで、潜在的なボトルネックやパフォーマンス問題を実際の問題となる前に特定でき、最終的に高品質なコードの提供を実現します。

既存アプリにおける新規コード開発やサービス最適化は、さらに複雑さを伴います。非効率なAPI使用の特定、不要な負荷の削減、パフォーマンス改善、新規コードの潜在的影響評価などを行い、デプロイメント時の問題を最小限に抑える必要があります。

最近のCICDビルドを検証する必要がありますか？Dynatraceはシフトレフトを支援します

開発者として、ビルドの問題はデプロイ遅延や本番環境の障害に発展する前に早期に発見したいものです。Dynatrace MCP を使用すれば、次のような質問を入力できます：

• 「前回のビルドで何が失敗しましたか？」
• 「このコミットに関連したパフォーマンスの退行はありますか？」
• 「このデプロイで異常は発生しましたか？」

DynatraceをCI/CDパイプラインに統合することで、ビルドの健全性、テストカバレッジ、デプロイメントへの影響をリアルタイムで可視化できます。これにより、フィードバックループの高速化、予期せぬ問題の減少、デリバリー品質の向上が実現します。Dynatraceは、自然言語による対話を通じて、事後対応型のデバッグから事前対応型のデリバリー保証への移行を支援します。

Dynatrace MCP のご利用を開始する

Dynatrace MCPサーバーは、コミュニティサポートによるオープンソースプロジェクトとして提供されています。その全機能について詳しく知るには、GitHubリポジトリ内のDynatrace MCPプロジェクトをご覧ください。セットアップ手順のガイドや利用可能な全機能の説明など、必要なドキュメントがすべて揃っています。