MCPサーバで始めた アラート整理の 実験的取り組み 株式会社モ二クル / Erika Takada 2025-7-11 | SRE NEXT 2025 

自己紹介 Erika Takada X: @beaverjr_50 株式会社モニクル SRE 

「AI に任せすぎるのは不安。でも使わない のももったいない」 SRE の現場で“ちょい使い”する方向を探って みました。 “ちょい使い”とは？ AI 導入は「何かすごいことをやらなきゃ」と思いがち... でも実は“ちょっと助けてくれる”だけでも、現場はちゃんと回るはず。 疲弊しないちょうどいいバランスでAIを活用したい！ 今回は、その第一歩として「MCPサーバでのアラート整理」に挑戦してみました。 

アラート整理での AI"ちょい使い" 

アラートが来て困る瞬間 アラートは来たけど 「これ何？」 影響範囲がすぐわからない、 SEV（インシデントレベル）の 判断が不安 致命的じゃないけど気になる…でも 調べる余裕がない 

アラート整理での AI"ちょい使い" 「整理」= アラートの内容を理解しやすくすること いきなり全部AIは無理 アラート対応を全部任せるの は無理 技術的な限界やコストも気に なる 社内ルール や 責任範囲 の壁 もある ちょい使い LLMで 原因候補だけ 出してく れる ログを ざっくりまとめて くれ る 判断材料の補助 だけしてくれ る 

MCP サーバを利用した"ちょい使い"構成 

なぜMCPサーバを使ったのか 「原因候補だけ出してほしい」 「ログをざっくりまとめてほ しい」… そんな “ちょい使い”のニーズにぴったりだった MCPサーバは 半日程度 で実装でき、小さく始めるのにも向 いていた 

シンプルな自前MCPサーバ（ログ取得用） 

n8n + 自前 MCP サーバ 意識せずに使える仕組みを模索 Slackにアラート ↓ n8nが起動 ↓ Sentry + MCPサーバで情報収集 ↓ LLMで要約・SEV判定 ↓ Slackに自動返信 

要約の例 

よかったこと・課題 よかったこと シンプルな構成で試行錯誤 しやすい ログとイベントを組み合わせ ることで 文脈が補足され、 アラートの信ぴょう性 が増す SEV判断のハードルを下げて くれる 課題 “当たってたか？”を確かめる 方法と、改善するサイクルが 必要 各プロダクトの 前提知識・業 務背景を LLMにどう伝えるか が課題 

“ちょい使い” シンプルだけど十分助かる!! 

おわりに AIは “ちょっと助けてくれる” だけでも大きな価値 ちょい使いは 早い・軽量・柔軟 　→ 試行錯誤しやすく、AIの進化に柔軟に対応しながら、 徐々に精度も上げていける 今回のアラート整理での“ちょい使い”では、MCPサーバの存 在が鍵になった 現場にあった "ちょい使い" できるところから小さく始めよう！ 

ありがとうございました！