Alert Agent
التحقيق في الحوادث بالاعتماد على MCP
وكيل ذكاء اصطناعي يحقق في تنبيهات خطوط معالجة البيانات المنشورة في Slack.
التقنياتGemini
MCP
Airflow
BigQuery
GCP
Slack
الكود خاص (عمل لشركة أو لعميل)

نظرة عامة
في منصة بيانات، التنبيه في Slack ليس سوى البداية: ما زال على أحدهم أن يحدد ما إذا كان السبب خط معالجة (pipeline) في Airflow، أو مهمة Dataflow، أو Pub/Sub، أو استعلام SQL في BigQuery، وهذا يعني التنقل بين عدة أنظمة.
في Dailymotion بنيت وكيل تنبيهات (Alert Agent) يعمل بنموذج لغوي كبير (LLM) يلتقط هذه التنبيهات ويحقق فيها. يجمع بين Gemini وعملاء MCP وخوادم MCP مخصصة لكل من Airflow وGCP وBigQuery، بحيث يستطيع النموذج فحص كل نظام عبر مجموعة أدواته الخاصة محدودة النطاق.
تزويد الوكيل بخادم MCP واحد لكل نظام أبقى كل أداة ضيقة النطاق وأسهل في وصفها للنموذج. هذا عمل داخلي في Dailymotion، لذا لا يُشارك هنا سوى ملخص على مستوى المعرض.
السؤال
هل يستطيع وكيل مزوَّد بأدوات محدودة النطاق اختصار الطريق من تنبيه في Slack إلى السبب الجذري عبر خطوط المعالجة (pipelines) وDataflow وPub/Sub وSQL؟
أهم الميزات
- يُستثار بتنبيهات منصة البيانات المنشورة في Slack.
- يستخدم Gemini نموذجًا للاستدلال، موصولًا عبر عملاء MCP.
- خوادم MCP مخصصة لكل من Airflow وGCP وBigQuery، يكشف كل منها أدوات نظام واحد.
- يغطي حوادث خطوط المعالجة وDataflow وPub/Sub وSQL.
كيف يعمل
وصول تنبيه إلى Slack
تنبيه من منصة البيانات يُنشر في Slack هو ما يطلق التحقيق.
Gemini يحقق
يتتبع Gemini، الموصول عبر عملاء MCP، مجريات الحادث باستخدام الأدوات التي يكشفها كل نظام.
أدوات محدودة النطاق لكل نظام
تمنح خوادم MCP المخصصة لـ Airflow وGCP وBigQuery الوكيلَ أدوات ضيقة النطاق لفحص خطوط المعالجة وDataflow وPub/Sub وSQL.
التقنيات المستخدمة
ما تعلمته
- تزويد الوكيل بخادم MCP واحد لكل نظام أبقى كل أداة ضيقة النطاق وأسهل في الوصف
الحدود
- عمل داخلي في Dailymotion؛ لا يُشارك سوى ملخص على مستوى المعرض