⚙️ Die Integration von LLM-Agenten mit DevOps-Tools ist keine Science-Fiction mehr.

MCP-Server (Model Context Protocol) ermöglichen es Sprachagenten, direkt mit wichtigen Tools für Infrastruktur, Automatisierung und Monitoring zu interagieren.
Das schafft intelligentere Workflows, bei denen die KI nicht nur Vorschläge macht… sondern auch handelt.

💡 Hier sind einige MCP-Server, die du bereits heute nutzen kannst:
🔷 AWS MCP: steuere Amazon Web Services über einen Agenten → https://github.com/awslabs/mcp
💬 Slack MCP: automatisiere Kommunikation, Kanäle und Nachrichten → https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/slack
☁️ Azure MCP: verwalte Projekte, Repositories, Pipelines und Arbeitselemente → https://github.com/Azure/azure-mcp
🐙 GitHub MCP: inspiziere und navigiere durch Code auf GitHub → https://github.com/github/github-mcp-server
🦊 GitLab MCP: vollständige Integration mit deinen GitLab-Projekten → https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/gitlab
🐳 Docker MCP: verwalte Container mit natürlichen Sprachbefehlen → https://github.com/docker/mcp-servers
📊 Grafana MCP: erhalte Visualisierungen, Dashboards und Alarme → https://github.com/grafana/mcp-grafana
☸️ Kubernetes MCP: steuere deinen Cluster mit natürlicher Sprache → https://github.com/Flux159/mcp-server-kubernetes

📌 Jeder dieser Server ermöglicht es Tools wie GitHub Copilot oder benutzerdefinierten Agenten, reale Aufgaben in deiner DevOps-Umgebung auszuführen.

KI als Copilot? Ja.
KI als Assistenz-Ingenieur, der echte Aufgaben übernimmt? Auch das. Und es passiert bereits.

Ich lade dich ein, MCP Alexandria kennenzulernen 👉 https://mcpalexandria.com/en 

Dort findest du das gesamte MCP-Ökosystem organisiert und standardisiert, mit dem Ziel, Entwickler mit kontextualisiertem, wiederverwendbarem und interoperablem Wissen zu verbinden, um eine solide Grundlage für wirklich vernetzte Intelligenz zu schaffen.

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