PagerDuty（ページャーデューティー）は、早期アクセス版としてリリースしたインテリジェントなモデルコンテキストプロトコル（MCP）ツールが、運用チームのインシデント対応の自律化を支援することを目的としていると発表した。リモートMCPサーバーにより、接続されたエージェントがインシデントの作成、確認、注釈付け、再割り当て、解決といったインシデントのライフサイクル全体を管理できるだけでなく、サポートされているMCPクライアントから誰が待機しているかを確認できる。
早期アクセス版では、爆発範囲分析とAIによる事後レビューという2つの調査・学習ツールが追加された。Dreamforceで行われたSlackbot MCPクライアントのデモでは、レスポンダーがメッセージングチャネルから離れることなく、PagerDutyデータへのアクセスを含むインシデントワークフロー全体を実行できることが示された。
爆発範囲ツールは、専門家がすぐに対応できない場合に、データに基づいてインシデントの範囲を評価する方法として説明されている。このツールは、どのサービスが一緒にインシデントを経験したかを記録する履歴インシデントグラフに基づいて構築されており、サービスの依存関係をマッピングし、リスクのある下流サービスを特定し、各関係の相関強度を示し、ユーザーとアカウントへの影響を推定するとされている。また、対応者はエージェントに、相関関係のあるサービスで現在アクティブなインシデントが発生しているかどうかを確認するよう指示することもできる。この手順は、根本原因の解明に役立つことがよくある。
AIによる事後レビュー機能は、状況が鮮明なうちに学習内容を保存する方法として位置付けられている。解決済みの事案については、システムは事案記録からタイムライン、関連サービス、参加者、および記述マーカーを事前に入力したレビュー案を生成する。エージェントは生成の進捗状況を監視し、事案管理に使用したのと同じチャネルに概要を送信できるため、PagerDutyのUIに戻る必要がなくなる。
MCPのアプローチは、運用データに代わって外部エージェントや大規模な言語モデルと通信する製品インターフェイスとして位置付けられた。同社は、エージェントが迅速に動作し、トークンを効率的に使用し、調査、対応、管理、分析、オンボーディング、レポート作成、変更管理といったタスク全体で再現可能な回答を返すようにツールを設計すべきだと主張した。
人間の判断が依然として中心的な役割を担っていることが指摘された。エージェントは状況を把握し、分析を行い、対応者の指示に従って行動するが、結果に対する責任と決定は、結果に責任を負う人々に留まる。爆発半径と事後検証ツールは現在早期アクセス版として利用可能だ。
出典：PagerDuty
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