AWS OpenSearch affiche les traces d’agents dans l’IDE

Amazon Web Services présente une extension d’observabilité pour Amazon OpenSearch Service. Les MCP Apps ajoutent une visualisation interactive à chaque appel d’outil. L’agent reçoit un résumé textuel et l’utilisateur voit simultanément un graphique, une cascade de trace ou une topologie. Cette réponse apparaît directement dans le fil de conversation de l’IDE. L’objectif décrit est de réduire la vérification manuelle après l’analyse d’un agent. L’ingénieur peut examiner les données sans ouvrir un autre onglet. La présentation complète de cette architecture figure dans le billet d’Amazon Web Services, publié le 26 août 2026. Le dispositif vise les investigations d’observabilité assistées par agent.

La vérification change aujourd’hui de place dans le parcours décrit par AWS. Une investigation classique commence par une hypothèse de cause racine produite en texte. L’ingénieur ouvre ensuite une interface séparée, relance des requêtes et compare les tableaux de bord. Avec les MCP Apps, le résultat revient dans la même conversation. La réponse conserve une partie textuelle structurée pour le raisonnement de l’agent. Elle ajoute une visualisation interactive destinée à la revue humaine. OpenSearch MCP App produit cette visualisation à partir des mêmes données que les tableaux de bord. AWS indique ainsi que le rendu est déterministe et correspond au résultat réel de la requête.

Les MCP Apps affichent les données

Le serveur local relie l’IDE agentique à l’application OpenSearch UI. Il reçoit l’appel d’outil, utilise les identifiants AWS configurés, puis transmet une requête authentifiée. OpenSearch UI exécute cette requête auprès des sources connectées et renvoie les deux parties de la réponse. Le serveur MCP les regroupe ensuite dans une réponse unique. L’hôte IDE détecte la charge de visualisation et l’affiche comme un composant interactif. Les sources prises en charge comprennent les domaines Amazon OpenSearch Service, les collections sans serveur et Amazon Managed Service for Prometheus. L’architecture citée inclut notamment Claude, VS Code et Cursor. Les données restent dans le compte AWS de l’organisation.

Les outils disponibles couvrent plusieurs étapes d’une investigation. Les outils de triage présentent les alertes actives, rapprochent des alertes liées et répartissent les niveaux de gravité. Les outils de journaux recherchent des motifs d’erreur et regroupent des entrées similaires. Les outils de traces affichent la hiérarchie des segments, la durée et le chemin critique. Les outils métriques exécutent des requêtes PromQL et analysent des seuils. Les outils de topologie représentent les dépendances entre services, avec volumes d’appels et taux d’erreur. D’autres fonctions suivent les appels de modèles de langage, l’état des clusters et la qualité de l’instrumentation.

Le parcours relie analyse et revue

Le scénario d’astreinte commence par une question sur une hausse des erreurs de paiement. L’agent interroge les journaux, les traces et la carte des services. Une réponse double présente une vue des alertes, une cascade de trace et une topologie interactive. L’ingénieur peut développer des segments, inspecter leurs attributs et vérifier l’étendue de l’impact dans le même fil. Il peut ensuite demander à l’agent de rédiger le résumé de l’incident ou de déclencher une remédiation. AWS décrit alors une investigation, une vérification et une résolution réalisées dans un fil unique. Le billet détaillé d’AWS présente ce parcours et son architecture.

La configuration requise comprend une application OpenSearch UI avec un espace Observability connecté à au moins une source. L’environnement doit utiliser un IDE compatible, comme Claude Desktop, VS Code GitHub Copilot, Goose, ChatGPT ou Cursor. Node.js 22 ou une version ultérieure doit être installé localement. Les identifiants AWS doivent disposer des permissions es:ESHttpGet et es:ESHttpPost. L’installation commence par le téléchargement d’une archive ZIP du serveur MCP. Après extraction, le dossier contient le fichier server/server.js. L’utilisateur ajoute ensuite ce serveur à la configuration MCP de son IDE. Claude Desktop utilise ses réglages développeur, tandis que VS Code peut utiliser .vscode/mcp.json. Pour aller plus loin, consultez notre guide sur déployer un agent IA en PME sans développeur.