MCP로 AI 에이전트와 WhaTap 연결하기
WhaTap에 쌓인 모니터링 데이터는 풍부하지만, "어느 메뉴에서 어떻게 보는지"를 아는 사람에게만 접근 가능합니다. MCP(Model Context Protocol)는 이 장벽을 한 번에 낮춥니다. Claude, ChatGPT, Gemini 같은 AI 어시스턴트가 MCP로 WhaTap에 직접 연결되면, 사용자는 자연어 한 줄로 서버 CPU, APM TPS, K8s Pod 상태, Slow Query를 조회할 수 있습니다.
MCP가 바꾸는 세 가지
① 진입 장벽 제거
기존 워크플로우에서는 다음과 같이 질문합니다.
"K8s Pod 재시작 이력을 보려면 어떤 메뉴로 들어가야 하지?"
MCP 워크플로우에서는 다음과 같이 질문합니다.
"최근 1시간 동안 재시작된 Pod 목록 알려줘"
제품 메뉴 구조를 몰라도 데이터 접근이 가능해집니다. 신규 입사자, 타 팀 협업자, 경영진 누구나 자연어로 질문하면 답을 받습니다.
② AI 워크플로우에 모니터링 합류
기존 AI 에이전트(코드 작성, 문서 정리, 이슈 트리아지)가 실시간 모니터링 데이터까지 함께 다루게 됩니다.
- "이 PR 배포 후 에러율 변화 있었나?" → AI가 배포 시점 추정 + 에러율 비교 리포트 작성
- "지난 주 장애 사후 분석 초안 만들어줘" → 이벤트 기록 + 관련 트레이스 자동 수집
- "Slack 알림 노이즈 많은 이벤트 규칙 추려줘" → 발동 빈도 분석 + 튜닝 제안
③ 여러 제품을 자연어로 교차 조회
제품별 대시보드를 오가지 않고 하나의 질문으로 여러 도메인의 데이터를 조회할 수 있습니다.
- "지난 30분 CPU 스파이크랑 같은 시간대에 느려진 API 있어?". Server + APM 교차
- "K8s 이벤트랑 DB 커넥션 풀 소진 타임라인 맞춰봐". K8s + DB 교차
지원 클라이언트
| AI 클라이언트 | 제공사 | 설정 방식 |
|---|---|---|
| Claude Desktop | Anthropic | JSON 설정 파일 |
| Claude Code | Anthropic | CLI 한 줄 명령 |
| Codex CLI | OpenAI | CLI 또는 TOML |
| Gemini CLI | CLI 또는 JSON |
자세한 내용은 MCP 클라이언트 설정 문서를 참고하세요.
도입 단계
1단계. 설치, 연결
2단계. 첫 질문
연결 확인은 "내 프로젝트 목록 보여줘" 로 시작하세요. 프로젝트 코드가 보이면 연결이 정상입니다.
자주 사용하는 질문의 예시는 다음과 같습니다.
| 상황 | 질문 예시 |
|---|---|
| 서버 요약 | "최근 5분간 서버 CPU·메모리 상태 요약해줘" |
| APM 이상 | "이상 징후 있는 에이전트 찾아줘" |
| 에러 현황 | "최근 5분 에러 현황 요약해줘" |
| K8s 점검 | "Pod 상태 확인해줘" |
| 서비스 관계 | "서비스 토폴로지 보여줘" |
| PromQL 자동 생성 | "Pod별 CPU 사용률 PromQL 쿼리 만들어줘" |
| 에이전트 설치 도움 | "프로젝트 12345에 APM 에이전트 설치 방법 알려줘" |
자세한 내용은 활용 예시 문서를 참고하세요.
3단계. 팀 워크플로우에 통합하기
한 번 연결하면 다음 같은 반복 작업이 자연어로 일원화됩니다.
- 주간 리포트 초안. "지난 주 APM 주요 지표 요약, 주간 리포트 템플릿에 채워줘" → 성능 리포팅 시나리오의 MCP 섹션
- 장애 대응 보조. 알림 받은 뒤 "이 이벤트 발동 시점의 관련 트랜잭션 트레이스 요약해줘"
- 개발자 자가 진단. 코드 배포 후 "내가 방금 배포한 서비스 지표 변화 있어?"
고급 활용 패턴
Agent 파이프 라인 연동
MCP를 연결하면 Claude Code·Cursor 같은 개발 에이전트가 WhaTap 데이터를 의사결정에 활용할 수 있습니다.
- PR 리뷰 에이전트: "이 PR 범위에 해당하는 서비스의 최근 성능 추세 확인 후 코멘트 작성"
- 릴리즈 검증 에이전트: "배포 1시간 후 지표 자동 비교 → 회귀 발견 시 이슈 생성"
조직 내 확산
- 비개발 직군 (PM, QA, 경영진)도 자연어로 데이터 접근 가능 → 엔지니어 병목 해소
- 신규 입사자 온보딩. 메뉴 구조 배우기 전에 MCP로 "우리 서비스 어떻게 생겼어?" 질문부터
커스텀 프롬프트 템플릿
반복하는 질문은 저장된 프롬프트로 만들어 팀 위키에 공유하세요.
"지난 {기간}의 {프로젝트명} 장애 이벤트 요약 + 재발 횟수 많은 순으로 정렬 + 재발 방지 제안 3줄"
같은 템플릿을 다른 팀원도 그대로 쓸 수 있어 분석 품질의 하한이 올라갑니다.
보안, 범위 이해하기
- MCP 서버는 API 토큰 기반 인증으로 WhaTap에 접근 (로그인 크리덴셜 공유 아님)
- 토큰 권한 범위 내 데이터만 조회 가능 → 읽기 전용 토큰으로 제한 가능
- AI 클라이언트는 로컬 환경에서 MCP 서버와 통신 (대화 자체는 AI 프로바이더 정책 따름)
자세한 내용은 MCP 문제 해결 문서를 참고하세요.
현재 버전 및 오픈소스
- 버전: v1.2.1
- 오픈소스: github.com/whatap/whatap-open-mcp
- 지원 도구: 10개 (프로젝트 관리 3, 데이터 탐색 3, 복합 분석 2, 설치, PromQL 2)
- 지원 도메인: Server, APM, Kubernetes, Database, Log
다음 단계
- 설치 → MCP 시작하기
- 사용법 상세 → MCP 사용하기
- 자연어 질문 예시 모음 → 활용 예시
- 리포트 자동화와 결합 → 성능 리포팅 시나리오
- LLM Observability와 결합 → LLM Observability 심화 가이드 (준비 중)