В этом году на Google I/O 2025 стало окончательно ясно: искусственный интеллект — это не просто хайп, это новая операционная система, которая будет пронизывать все продукты и сервисы. Ассистенты и агенты, которые понимают контекст, инструменты, способные писать код и генерировать видео, — все это меняет наш подход к работе. Мы в Pingera всегда следим за трендами и видим, как AI может кардинально улучшить мониторинг. Именно поэтому мы интегрировали возможности нашей платформы в Model Context Protocol (MCP), создав собственный сервер.
Что такое Model Context Protocol?
Model Context Protocol (MCP) — это новый стандарт для взаимодействия ИИ-агентов с внешними данными и сервисами. Представьте себе API, но не для человека-разработчика, а для AI-агента. Если раньше вам приходилось вручную писать код, чтобы получить данные из Pingera API, то теперь вы можете просто «попросить» AI-агента, и он сам найдет и выполнит нужную операцию.
С помощью MCP агенты и языковые модели могут:
Получать доступ к актуальным данным из ваших систем.
Выполнять операции (например, создавать или удалять ресурсы).
Работать с несколькими сервисами одновременно, объединяя их возможности.
Наш Pingera MCP Server — это реализация этого протокола, позволяющая AI-агентам напрямую работать с вашими данными мониторинга.
Это не просто демо, а полноценное, готовое к использованию решение. Вы можете установить его с помощью uv или pip и подключить к любому AI-агенту, поддерживающему MCP (например, к Claude Desktop).
Как это работает?
Сервер предоставляет AI-агентам набор "инструментов" (tools) для выполнения различных задач. Эти инструменты — это, по сути, обертки над нашим Pingera API. Например:
get_page_details — предоставляет детальную информацию о конкретной странице.
create_check — создает новую проверку.
delete_page — удаляет страницу.
Сервер может работать в двух режимах:
read_only (по умолчанию): AI-агент может только просматривать данные. Это безопасно для первоначального знакомства и тестирования.
read_write: AI-агент получает возможность изменять, создавать и удалять ресурсы. Этот режим открывает полный контроль, например, позволяет создавать новые синтетические проверки.
Все доступные инструменты можно посмотреть в README и в MCP inspector (читайте ниже).
Пример использования с Claude Desktop
Мы уже подготовили подробную документацию, как настроить Pingera MCP Server для работы с Claude Desktop. После быстрой установки и добавления вашего API-ключа вы сможете просто "разговаривать" с вашей системой мониторинга:
"Какие у меня есть Статус Страницы и их имена?"
"Покажи детали проверки с именем Мой API"
"Запусти синтетическую проверку моего сайта https://pingera.ru и сделай скриншот"
Таким образом, вы можете поручить AI-агенту рутинные задачи по мониторингу, от проверки статуса сервисов до создания отчетов, не отвлекаясь от более важных инженерных задач.
MCP Inspector: инструмент для отладки
Для инженеров и разработчиков, которые хотят глубоко разобраться в работе сервера, мы добавили инструкцию по использованию MCP Inspector — официального инструмента для отладки.
MCP Inspector предоставляет удобный веб-интерфейс, который позволяет:
Просматривать доступные инструменты и их параметры.
Выполнять вызовы инструментов вручную и видеть реальные ответы сервера.
Проверять логи взаимодействия между клиентом и сервером.
Это незаменимый помощник для тех, кто хочет протестировать интеграцию перед полноценным запуском. Вы можете запустить инспектор, настроив mcp.json файл, и увидеть, как Pingera MCP Server обрабатывает запросы.
Зачем это нужно?
В Pingera мы верим, что будущее мониторинга — это проактивные, самоадаптирующиеся системы. AI-агенты, способные взаимодействовать с вашей инфраструктурой, — это первый шаг к такому будущему. Представьте, что AI-агент может не просто уведомить вас о проблеме, а:
Проанализировать логи и метрики, чтобы найти первопричину.
Запустить ad-hoc проверки, например, синтетический тест, чтобы воспроизвести проблему.
Создать инцидент на вашей странице статуса и уведомить команду.
Все это — без вашего прямого участия. Pingera MCP Server — это именно тот мост, который делает такую автоматизацию возможной. Это не просто маркетинговый инструмент, а основа для создания по-настоящему интеллектуальных систем мониторинга, которые будут работать за вас.