Glossaire
🤖 Kiro : agent d’intelligence artificielle développé par AWS.
📖 Runbook : le mode d’emploi d’une alerte.
🔌 MCP (Model Context Protocol) : comme une prise USB universelle.
🚨 Les alertes : Métrique anormale pouvant impacter la dispo de MEG.
Le problème :
Sur notre infrastructure, quand une anomalie survient, Grafana déclenche une alerte. Pour la résoudre rapidement, notre équipe a besoin d’un Runbook. Mais écrire ces guides à la main prend trop de temps, c’est rébarbatif et souvent oublié.
La solution :
C’est là qu’intervient Kiro, grâce au protocole MCP, il est branché directement sur des outils pour automatiser cette tâche. Dès qu’une alerte est créée, il analyse le système et rédige la notice.
C’est quoi le MCP ?
Pour travailler, Kiro doit pouvoir utiliser nos outils. Si les IA maîtrisent les lignes de commande simples, les logiciels complexes comme Confluence ou Grafana imposent de passer par des API. Le protocole MCP résout ce problème en offrant à Kiro une « prise standard » pour piloter directement nos applications.
Comment Kiro travaille en coulisses ?
Dans notre cas, pour automatiser la gestion d’une alerte, Kiro utilise 3 prises MCP :
Les étapes :
1️⃣ Lancement du projet
Notre équipe platform crée sa branche de travail sur Gitlab -> l’IA détecte la création du fichier et se met en attente.
2️⃣ Déclenchement de l’intention
L’équipe platform annonce à l’IA : « j’ai une nouvelle alerte à créer pour ce composant » -> Ses mots-clés activent le scénario de l’IA.
3️⃣ Vérification des données réelles (Via le MCP Grafana)
Kiro interroge Grafana en direct pour vérifier si les métriques existent.
🔴 Si la métrique n’existe pas : le processus s’arrête immédiatement.
🟢 Si la métrique existe : l’IA génère un brouillon de procédure
4️⃣ Contrôle de cohérence (Via le MCP Atlassian)
L’IA scanne Confluence pour lire la documentation d’architecture et la compare avec son premier brouillon.
🔴 En cas d’incohérence avec l’architecture de l’entreprise, le processus est immédiatement bloqué.
🟢 Si le contrôle est validé, Kiro rédige et publie la version finale du guide de résolution dans Confluence selon une structure stricte : Nom, Symptômes, Diagnostic, Résolution. (Via le MCP Atlassian)
6️⃣ Création des liens croisés
Kiro crée des liens croisés automatiques : le code renvoie vers le Runbook Confluence, et inversement.
7️⃣ Publication pour relecture (Via le MCP GitLab)
L’IA ouvre une Merge Request (demande de relecture) sur GitLab et génère une description propre pour l’équipe avant la mise en prod.
Le avant / après :
Avant 😰
❌ 30 min par alerte
❌ Runbook manuel
❌ Oublis de runbook_url
❌ Pas de vérif métrique
❌ MR sans lien runbook
Après avec Kiro 👻
✅ 2min par alerte (1 prompt)
✅ Runbook adapté à l’archi
✅ Métrique vérifiée dans Mimir
✅ Cohérence croisée Confluence
✅ MR + liens bidirectionnels