Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
MCPサーバで始めたアラート整理の実験的取り組み
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
beaverjr
July 11, 2025
1
1.1k
MCPサーバで始めたアラート整理の実験的取り組み
SRE NEXT 2025での登壇資料です。
beaverjr
July 11, 2025
Tweet
Share
More Decks by beaverjr
See All by beaverjr
Slack Platform(Deno)を活用したインシデント対応標準化の取り組み
beaverjr
0
110
社内留学を通じて加速するプロダクトチームとのコラボレーション
beaverjr
1
2.1k
エンジニアリング組織論への招待.pdf
beaverjr
0
390
jaws-ug-tohoku-multi-account-tips
beaverjr
2
140
Molecule入門
beaverjr
0
50
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
59
6.3k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
30 Presentation Tips
portentint
PRO
1
210
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
ラッコキーワード サービス紹介資料
rakko
1
2.2M
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
60
42k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
1.9k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
37
6.3k
The Invisible Side of Design
smashingmag
302
51k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
1
49
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
16k
Transcript
MCPサーバで始めた アラート整理の 実験的取り組み 株式会社モ二クル / Erika Takada 2025-7-11 | SRE
NEXT 2025
自己紹介 Erika Takada X: @beaverjr_50 株式会社モニクル SRE
「AI に任せすぎるのは不安。でも使わない のももったいない」 SRE の現場で“ちょい使い”する方向を探って みました。 “ちょい使い”とは? AI 導入は「何かすごいことをやらなきゃ」と思いがち... でも実は“ちょっと助けてくれる”だけでも、現場はちゃんと回るはず。
疲弊しないちょうどいいバランスでAIを活用したい! 今回は、その第一歩として「MCPサーバでのアラート整理」に挑戦してみました。
アラート整理での AI"ちょい使い"
アラートが来て困る瞬間 アラートは来たけど 「これ何?」 影響範囲がすぐわからない、 SEV(インシデントレベル)の 判断が不安 致命的じゃないけど気になる…でも 調べる余裕がない
アラート整理での AI"ちょい使い" 「整理」= アラートの内容を理解しやすくすること いきなり全部AIは無理 アラート対応を全部任せるの は無理 技術的な限界やコストも気に なる 社内ルール
や 責任範囲 の壁 もある ちょい使い LLMで 原因候補だけ 出してく れる ログを ざっくりまとめて くれ る 判断材料の補助 だけしてくれ る
MCP サーバを利用した"ちょい使い"構成
なぜMCPサーバを使ったのか 「原因候補だけ出してほしい」 「ログをざっくりまとめてほ しい」… そんな “ちょい使い”のニーズにぴったりだった MCPサーバは 半日程度 で実装でき、小さく始めるのにも向 いていた
シンプルな自前MCPサーバ(ログ取得用)
n8n + 自前 MCP サーバ 意識せずに使える仕組みを模索 Slackにアラート ↓ n8nが起動 ↓
Sentry + MCPサーバで情報収集 ↓ LLMで要約・SEV判定 ↓ Slackに自動返信
要約の例
よかったこと・課題 よかったこと シンプルな構成で試行錯誤 しやすい ログとイベントを組み合わせ ることで 文脈が補足され、 アラートの信ぴょう性 が増す SEV判断のハードルを下げて
くれる 課題 “当たってたか?”を確かめる 方法と、改善するサイクルが 必要 各プロダクトの 前提知識・業 務背景を LLMにどう伝えるか が課題
“ちょい使い” シンプルだけど十分助かる!!
おわりに AIは “ちょっと助けてくれる” だけでも大きな価値 ちょい使いは 早い・軽量・柔軟 → 試行錯誤しやすく、AIの進化に柔軟に対応しながら、 徐々に精度も上げていける 今回のアラート整理での“ちょい使い”では、MCPサーバの存
在が鍵になった 現場にあった "ちょい使い" できるところから小さく始めよう!
ありがとうございました!