AI 驱动的 DevOps:通过智能命令执行实现基础设施自动化

本文涉及的产品
模型训练 PAI-DLC,100CU*H 3个月
交互式建模 PAI-DSW,每月250计算时 3个月
模型在线服务 PAI-EAS,A10/V100等 500元 1个月
简介: 本文探讨了如何利用能够根据自然语言提示执行命令、管理基础设施和自动部署的 AI 技术,来革新 DevOps 流程。通过模型上下文协议(MCP),AI 助手不仅能回答问题,还能直接操作终端、编辑文件并管理开发环境,从而简化复杂的 DevOps 任务,提高效率并降低错误率。

如何利用能够直接根据自然语言提示执行命令、管理基础设施和自动部署的 AI 来转变您的 DevOps 例程。


DevOps 挑战


DevOps 工程师需要处理复杂的工具链、管理多个环境并维护错综复杂的 CI/CD 流水线。在文档、终端和配置文件之间切换上下文会降低生产力并增加错误率。如果您可以用简单的英语描述您的基础设施需求,并让 AI 助手执行实施,那会怎样?


想象一下,拥有一个 AI 助手,它不仅能回答问题,还能执行命令、编辑文件并直接管理你的开发环境。模型上下文协议 (MCP) 通过将 Claude Desktop 的功能从对话扩展到真实的系统交互,实现了这一点。


本文介绍了如何使用 Desktop Commander MCP 服务器设置 Claude Desktop,解锁终端控制、文件操作和代码分析功能,所有这些都不需要 API 令牌,并且可在免费和付费的 Claude 版本上使用。


image.png


模型上下文协议 (MCP) 集成在 AI 智能和 DevOps 工具链之间建立了直接桥梁,从而实现了自然语言基础设施管理,而无需牺牲控制或安全性


先决条件


# 安装 Claude Desktop
https://claude.ai/download



# 确保 Node.js 运行时
node --version || sudo apt install nodejs npm

# 验证 Docker 和 kubectl 访问
docker --version
kubectl version --client


MCP 配置

添加到 Claude 桌面配置:

在 Claude Desktop 上开始使用本地 MCP 服务器 | Anthropic 帮助中心

Claude Desktop 中的 MCP 目前处于测试阶段。模型上下文协议 (MCP) 是一个开放协议,它支持……


{
 “mcpServers”:{
   “桌面指挥官”:{
     “命令”“npx”
     “args”:[ “-y”“@wonderwhy-er/桌面指挥官” ]
   }
 }
}


DevOps 提示创建和测试

CI/CD 管道创建


提示: “为 Node.js 应用创建 GitHub Actions 工作流,包括测试、安全扫描和 Docker 部署”

提示: “设置一个 Jenkins 管道,用于构建、测试和部署 Python Flask 应用程序到 AWS ECS”

提示: “为具有自动化测试和 S3 部署的 React 应用生成 GitLab CI 配置”


基础设施自动化

提示: “使用 VPC、ALB、ECS 和 RDS 为 3 层 Web 应用程序创建 Terraform 模块”

提示: “编写 Ansible 剧本以使用 Docker、Nginx 和 SSL 证书配置 Ubuntu 服务器”

提示: “使用 Lambda 和 API Gateway 为无服务器架构生成 CloudFormation 模板”


容器编排

提示: “使用入口、服务和持久卷为微服务应用程序创建 Kubernetes 清单”

提示: “使用 Redis、PostgreSQL 和应用程序容器设置 Docker Compose 进行本地开发”

提示: “生成 Helm 图表以部署具有可配置环境的 Web 应用程序”


监控和测试

提示: “使用 Grafana 仪表板创建 Prometheus 监控配置以获取应用程序指标”

提示: “设置包含单元测试、集成测试和安全扫描的自动化测试管道”

提示: “使用 k6 为 API 端点和数据库性能生成负载测试脚本”


安全性与合规性

提示: “使用 SAST、DAST 和依赖项漏洞检查在 CI/CD 中实施安全扫描”

提示: “按照最小特权原则为 AWS 资源创建 IAM 策略和角色”

提示: “使用 Checkov 和 Terrascan 等工具设置自动合规性检查”

示例

命令和任务

为了充分利用系统的功能,您可以执行以下一些示例任务和命令:

💻 终端命令

  • 列出目录中所有隐藏文件~/dev
  • 显示所有正在运行的进程node
  • 生成 SSH 密钥并保存在~/.ssh目录中


📁 文件操作

读取文件内容(path/to/file.txt

将所有图像调整为~/dev/project/images100x100 像素

在项目中搜索包含特定模式(例如“TODO”)的文件


通过利用人工智能实现基础设施自动化并智能执行命令,DevOps 团队可以实现更高的速度、安全性和可扩展性,从而塑造软件交付的未来


DevOps 的未来不再是键入命令,而是说出命令。想象一下描述您的需求,您的基础设施就会立即响应。这就是人工智能驱动的 DevOps 的力量,它可以改变团队创新、部署和扩展的方式。

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