⚙️ La integración entre agentes LLM y herramientas DevOps ya no es ciencia ficción.

 Los servidores MCP (Model Context Protocol) permiten que agentes de lenguaje natural interactúen directamente con herramientas clave de infraestructura, automatización y monitoreo.

Esto habilita flujos de trabajo más inteligentes, donde la IA no solo te sugiere… también actúa.

💡 Algunos servidores MCP que ya podés usar hoy mismo:

🔷 AWS MCP: controlá servicios de Amazon Web Services desde un agente → https://github.com/awslabs/mcp
💬 Slack MCP: automatizá comunicación, canales y mensajes → https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack
☁️ Azure MCP: gestión de proyectos, repos, pipelines y work items →https://github.com/Azure/azure-mcp
🐙 GitHub MCP: inspección y navegación de código en GitHub →https://github.com/github/github-mcp-server
🦊 GitLab MCP: integración completa con tus proyectos GitLab →https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gitlab
🐳 Docker MCP: administrá contenedores con comandos naturales →https://github.com/docker/mcp-servers
📊 Grafana MCP: obtené visualizaciones, dashboards y alertas →https://github.com/grafana/mcp-grafana
☸️ Kubernetes MCP: operá tu clúster con lenguaje natural → https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes 

📌 Cada uno de estos servidores hace posible que herramientas como GitHub, Copilot o agentes personalizados ejecuten tareas concretas en tu entorno de DevOps.

¿La IA como copiloto? Sí.
¿La IA como ingeniero-asistente ejecutando tareas reales? También. Y ya está ocurriendo.

Te invito a conocer MCP Alexandría 👉 https://mcpalexandria.com/es

Allí vas a encontrar todo el ecosistema MCP organizado y estandarizado, con el objetivo de conectar a los desarrolladores con conocimiento contextualizado, reutilizable e interoperable, con el propósito de construir una base sólida para una inteligencia verdaderamente conectada.

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