La boucle de fiabilité : MCP, monitoring et Claude Code sur Kubernetes et Docker
Brancher un agent sur votre monitoring par MCP, lui faire corriger votre infrastructure par pull request, et prouver que la fiabilité s'améliore : mcp-grafana, kubernetes-mcp-server, un serveur MCP écrit sur mesure, Claude Code en headless sur Kubernetes et sur Docker, avec chaque commande exécutée et chaque chiffre mesuré.
coolibra04 sept. 20267 vues
Objectifs
- Poser une ligne de base mesurable avant d'automatiser quoi que ce soit : SLO, budget d'erreur, et ce qu'on saura comparer dans 2 semaines.
- Brancher un agent sur le monitoring par MCP, et savoir ce qu'il voit, ce qu'il ne voit pas, et ce que son catalogue d'outils coûte en contexte.
- Écrire son propre serveur MCP pour ce qu'aucun serveur du marché ne connaît : vos SLO, vos runbooks, votre historique de déploiement.
- Annoter correctement un outil MCP, et comprendre ce que le client fait de
readOnlyHintet dedestructiveHint. - Faire tourner Claude Code sans personne devant : sur une alerte, sur une cadence, sur un déploiement.
- Sortir par une pull request plutôt que par une écriture directe, et garder la fusion humaine.
- Poser les garde-fous qui tiennent : liste blanche d'outils, périmètre, budget de tokens, et l'arrêt d'urgence.
- Monter l'auto-remédiation sur un cluster de recette, avec 3 verbes seulement, un journal, et de quoi l'arrêter.
- Appliquer la même boucle à un hôte Docker et à une pile Compose, et voir ce qui change.
- Mesurer ce que la boucle a réellement changé, ce qu'elle a raté, ce qu'elle a cassé.
- Savoir quand l'arrêter, et à quelles conditions on la laisserait approcher la production.