Grafana Labs 宣布正式上线两款工具 gcx CLI 和 Grafana MCP 服务器，使 AI 编码代理能够在开发过程中实时查询可观测性数据。这两款工具均允许智能代理从 Grafana Cloud 或自建技术栈中提取指标、日志、追踪、SLO 以及合成监控结果。这种集成有助于弥合智能代理生成代码的速度与工程师对代码功能理解之间的差距。据 InfoQ 报道，这两款工具已于 4 月在 GrafanaCon 2026 大会上发布。
这些工具解决了基于智能代理的编码工作流中经常存在的一个问题。开发人员主要借助大语言模型（LLM）来规划、实现和审查变更。然而，它们可能在尚未完全理解代码变更的情况下就合并了拉取请求（PR）。过去，工程师在编写代码时会同步构建针对这次变更的心理模型。当代码差异由智能代理生成时，这一构建心理模型的过程便不复存在，尽管代码审查代理和“LGTM”审批会带来一种虚假的安全感。Grafana Labs 提出的解决方案是将可观测性数据纳入审查流程，作为一种额外的证据，用于对智能代理的输出结果进行检查，而非仅依赖代码审查。
从架构上讲，这两款工具的功能固化程度有所不同。Grafana MCP 服务器提供了一套针对常见用例的固定工具集，既支持自托管部署，也可以通过 Grafana Cloud 栈的托管端点来使用。而 gcx 则是一个灵活的选择。它是一个命令行工具（CLI），智能代理可以利用它来创建自定义工作流。这些工作流可以与 Grafana Cloud 或自托管的开源版（OSS）及企业版实例搭配使用。Grafana Labs 还为 gcx 提供了一个可安装的技能包（gcx agent skills install），以及分别针对 MCP 服务器和 Grafana Assistant 引导层的独立 Claude Code 插件。
在 Reddit 上，就职于 Grafana Labs 的 dafydd-t 表示：
Grafana MCP 服务器为与 Grafana 交互的常见任务提供了更具指导性的工具。而 gcx 则提供了一套更宽泛、更开放的工具集，供你构建自己的工作流。
在实践中，该工作流使智能代理能够基于观察到的系统行为来制定实施决策，而非依赖于训练数据中的假设。Grafana Labs 演示了如何添加新的支付服务商。智能代理不会凭空猜测负载情况，而是会检查当前的 RED 指标。它发现，现有服务商的 p95 延迟为两秒。随后，它利用这些数据为单元测试和集成测试设置了模拟延迟。这有助于估算新处理程序的请求速率。智能代理可以读取和修改现有的仪表盘，将仪表盘查询追溯到生成遥测数据的代码。它还可以将更新后的仪表盘定义推送回 Grafana 或源代码控制系统。
对于本地迭代，Grafana Labs 指出，智能代理已经熟悉 OpenTelemetry 工具集：它可以部署一个 OpenTelemetry Collector，并将本地构建的遥测数据导出到 Grafana 技术栈，或者使用 grafana/otel-lgtm Docker image 镜像来构建完全本地化的 LGTM 技术栈。Gcx 被配置成通过 gcx.resources pull 将生产环境的仪表盘定义拉取到该本地实例中。流量生成机制的工作原理与此类似。智能代理可以利用生产环境遥测数据创建逼真的 k6 负载测试脚本。它们还可以在容器中部署 k6。Grafana Labs 表示，如果手动进行的话，这项操作过去需要大约一天的时间。k6 自带了一个智能代理技能包，可以通过 k6 x agent init 进行安装。该技能包能够根据观察到的流量编写测试，并且能够帮助区分测试失败与被测系统故障。
Grafana Labs 分享了一个内部案例： Tempo 团队使用了一个自定义的智能代理治理框架。该框架对包含数 TB 数据的开发环境进行性能分析，从而识别出优化候选项。在实施变更后，它会运行相同的基准查询来度量差异，并在随后由人来决定是否合并这些变更。Grafana Labs 已经推出了一项实验性的 Agentic Testing 功能。该功能可以通过自然语言指令，在运行中的 Web 应用程序中检查 UI 流程。这解决了后端遥测无法捕获前端回归的问题。
Grafana Labs 解释道，拉取请求（PR）现在的呈现形式有所变化。除了智能代理生成的差异对比和描述外，PR 还可以包含仪表盘链接。这些仪表盘会在实际负载条件下展示本地构建情况，并在测试运行时实时显示新的指标或日志标签。对于使用基于智能代理的编码管道的工程团队而言，这些工具主要是增加了一层验证机制。它们将智能代理的输出与系统的实际行为联系了起来。这使得关注点从“智能代理是否理解了工单？”转变为“运行中的系统是否符合我们的预期？”这种区别至关重要，尤其是在审核代理无需人工仔细核验即可完成变更审批的场景下。
原文链接：https://www.infoq.com/news/2026/08/grafana-mcp-server-telemetry/
