Amazon CloudWatch Application Signals agrega mejoras en los servidores MCP y acciones de GitHub
AWS anuncia la disponibilidad general de una nueva acción de GitHub y mejoras en el servidor MCP de CloudWatch Application Signals que incorporan la observabilidad de las aplicaciones a las herramientas de desarrollo. De este modo, la solución de problemas es más rápida y cómoda. Anteriormente, los desarrolladores tenían que dejar GitHub para clasificar los problemas de producción, buscar datos de seguimiento y garantizar la cobertura de la observabilidad, a menudo cambiando entre consolas, paneles y código fuente. A partir de hoy, la observabilidad de aplicaciones para las acciones de GitHub de AWS lo ayuda a detectar infracciones de los objetivos de nivel de servicio (SLO) o errores críticos de servicio en los flujos de trabajo de GitHub. Además, ahora puede usar el servidor MCP de CloudWatch Application Signals en agentes de codificación de IA como Kiro para identificar el archivo, la función y la línea de código exactos responsables de la latencia, los errores o las infracciones del SLO. Además, puede obtener orientación sobre instrumentación que garantiza una cobertura completa de observabilidad.
Con esta nueva acción de GitHub, los desarrolladores pueden mencionar a @awsapm en GitHub Issues con peticiones como “¿Por qué mi servicio de pago tiene una latencia alta?” y recibir respuestas inteligentes basadas en la observabilidad sin tener que cambiar de consola, lo que ahorra tiempo y esfuerzo. Además, con las mejoras en el servidor MCP de CloudWatch Application Signals, los desarrolladores ahora pueden hacer preguntas como: “¿Qué línea de código provocó el aumento de latencia en mi servicio?”. Además, cuando falta la instrumentación, el servidor MCP puede modificar la infraestructura como código (por ejemplo, CDK, Terraform) para ayudar a los equipos a configurar la supervisión del rendimiento de las aplicaciones basada en OTel para ECS, EKS, Lambda y EC2 sin requerir esfuerzo de codificación.
En conjunto, estas características aportan capacidad de observabilidad a los flujos de trabajo de desarrollo, reducen el cambio de contexto y potencian la depuración inteligente asistida por agentes desde el código hasta la producción. Para empezar, consulte la documentación de Observabilidad de aplicaciones para la acción de GitHub de AWS y la documentación del servidor MCP de CloudWatch Application Signals.