自然言語でシステム監視を革新
複雑なNRQLクエリはもう不要。「過去1時間のエラー率は？」「最も遅いエンドポイントは？」と自然に質問するだけで、 AIが適切なクエリを生成し、MCPサーバー経由でNew Relicから即座にデータを取得。システム監視が劇的にシンプルになります。
Claude 4 Sonnetが自然言語を理解し、最適なNRQLクエリを自動生成。エラーが発生しても自動的に修正して再実行。MCPサーバーが複雑なシンタックスを完全に隠蔽します。
専用MCPサーバーによりNew Relicと直接連携。質問から回答まで数秒で完了し、最新のデータを即座に取得できます。
質問内容を分析して関連データを自動的に追加取得。エラー率を聞けば、エラーログやアプリ別分析も同時に取得。MCPサーバーが包括的な分析を可能にします。
MCPサーバーが会話の流れを記憶し、関連する追加質問に対して適切な文脈で回答。より深い分析が可能になります。
MCPサーバーを含むDockerコンテナとして提供。複雑な設定は不要で、環境変数を設定するだけですぐに利用開始できます。
MCPサーバーのAPIキーは環境変数で管理し、通信は暗号化。エンタープライズレベルのセキュリティ要件にも対応しています。
「過去30分間のエラーログを確認して」「応答時間が最も悪化しているサービスは？」緊急時でも素早く原因を特定できます。
「昨日と今日のパフォーマンスを比較して」「異常なトラフィックパターンはある？」毎日の監視業務を効率化します。
「新機能リリース後のユーザー行動は？」「どの機能が最も使われている？」技術知識なしでもデータ分析が可能です。
「CPU使用率の傾向を分析して」「今月のトラフィック増加率は？」将来の設計決定に必要なデータを即座に取得できます。
「今月のアップタイムは？」「応答時間のP95値は？」ステークホルダー向けの報告資料作成が劇的に簡単になります。
「特定のAPIエンドポイントのエラー詳細は？」「デプロイ後のメトリクス変化は？」開発効率が大幅に向上します。
高性能なバックエンド
簡単デプロイメント
最先端のAI理解力
効率的なデータ連携
豊富な監視データ
専用MCPサーバーを含むモダンな技術スタックにより、高いパフォーマンスと信頼性を実現。 MCPサーバーがマイクロサービス環境でも安定して動作し、企業規模での導入にも対応しています。
New Relic MCP Chatの実際の動作画面です。 自然言語での質問がどのように処理され、包括的な分析結果が得られるかをご確認ください。
ユーザーの質問: 「システム平均応答時間の分析結果（過去1時間）」
平均応答時間だけでなく、パフォーマンス評価、ベンチマーク比較、詳細分析まで自動的に実行されます。
ユーザーの質問: 「メモリ使用率の推移分析（過去1時間）」
現在の使用状況、時系列推移、安定期と上昇期の詳細分析が自動的に提供されます。
ユーザーの質問: 「現在のシステムの平均応答時間は？」
単純な数値回答ではなく、パフォーマンス評価、処理量分析、改善提案まで包括的に提供されます。
必要なのはDocker、New Relic APIキー、Claude APIキーのみ。複雑な設定は一切不要です。
🎉 以上で完了！すぐに自然言語でNew Relicデータの問い合わせを開始できます。