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Passaggio 3: Connettere il codice sorgente all'agente SRE di Azure

Tempo stimato: 10 minuti

Connettere il repository GitHub in modo che l'agente possa eseguire l'analisi della causa radice, correlando i problemi di produzione a codice specifico.

Ciò che si ottiene

Al termine di questo passaggio, l'agente può:

  • Analizzare il codice sorgente durante le indagini
  • Specificare riferimenti a file e righe specifici per i problemi
  • Creare piani To-Do che mostrano i passaggi di indagine
  • Correlare i sintomi di produzione alle modifiche al codice

Prerequisiti

Requisito dettagli
Agente creato Completare prima il passaggio 1: Creare un agente .
GitHub PAT Token di accesso personale con ambito repo.

Scegliere l'approccio

È possibile connettere il codice sorgente in tre modi.

Avvicinarsi Ideale per
Opzione A: Mapping delle risorse Singolo repository collegato a una risorsa di Azure specifica
Opzione B: MCP + subagent Accesso a tutti i repo GitHub
Opzione C: Connettore della documentazione ADO Azure Repos e wiki come fonti di informazioni

Suggerimento

Scegliere l'approccio corrispondente alla configurazione. È possibile usare più opzioni insieme.

Per l'opzione C, vedere la pagina delle capacità di conoscenza di ADO Wiki e il tutorial Connetti ADO Wiki.

Opzione A: Mappatura delle risorse

Associare un repository a una risorsa di Azure. Quando l'agente esamina tale risorsa, fa automaticamente riferimento al codice collegato.

Mappa delle risorse aperte

  1. Selezionare Monitoraggio nella barra laterale sinistra.
  2. Selezionare Mapping delle risorse.
  3. Trovare la risorsa nell'elenco.
  4. Selezionare la risorsa per aprire la relativa visualizzazione dettagli.

Aggiungere un repository

  1. Selezionare Aggiungi repository.
  2. Incollare l'URL del repository GitHub , ad esempio https://github.com/your-org/your-repo.
  3. Se richiesto, accedere a GitHub.
  4. Seleziona Aggiungi.

Il repository è stato collegato alla risorsa di Azure.

Verifica opzione A

Chiedere all'agente informazioni sulla risorsa collegata:

What could cause memory issues in the grocery-store-api container app?

Dovresti vedere i seguenti risultati:

  1. L'agente crea un To-Do Piano per l'indagine.
  2. L'agente carica la source_code_analysis competenza.
  3. L'agente esegue la ricerca nel repository collegato.
  4. L'agente restituisce i risultati con riferimenti a file e righe specifici.

Questo screenshot mostra un piano creato dall'agente in preparazione per l'analisi del codice.

Screenshot dell'agente To-Do Pianificare un'analisi del codice.

Questo screenshot mostra come l'agente analizza il codice sorgente e restituisce riferimenti a file specifici.

Screenshot dell'agente che analizza il codice sorgente e restituisce riferimenti ai file.

Opzione B: MCP + subagent

Connettere GitHub come server MCP per l'accesso completo alle funzionalità di GitHub. Questo approccio richiede la creazione di un subagente per l'uso degli strumenti MCP.

Aggiungere il connettore GitHub

  1. Selezionare Builder nella barra laterale sinistra.

  2. Seleziona Connettori.

  3. Selezionare Aggiungi connettore.

    Screenshot dell'elenco dei connettori.

  4. Selezionare il Server MCP GitHub.

  5. Configurare la connessione:

    Campo Valore
    Nome my-github (o un nome descrittivo)
    Tipo di connessione Streamable-HTTP (impostazione predefinita)
    URL https://api.githubcopilot.com/mcp/
    Metodo di autenticazione Token di accesso
    Token di accesso personale Il tuo PAT di GitHub con ambito repo

  6. Selezionare Avanti>Aggiungi connettore.

  7. Attendere che lo stato venga visualizzato Connesso.

Screenshot del connettore GitHub che mostra uno stato connesso.

Creare un subagente

Gli strumenti MCP non sono disponibili nell'agente principale. È necessario creare un subagente per usarli.

  1. Selezionare Costruttore>Generatore di subagenti.

  2. Seleziona Crea sottoagente.

  3. Configurare il subagente:

    Campo Valore
    Nome github-analyst
    Descrizione Analizza i repository GitHub per l'analisi della causa radice
    Istruzioni Si analizza il codice sorgente per individuare le cause radice dei problemi di produzione. Quando si specifica un repository e i sintomi, cercare il codice pertinente e fornire riferimenti file:line.

  4. Nella sezione Strumenti selezionare gli strumenti MCP di GitHub necessari, ad esempio search_code, get_file_contents, list_commits.

  5. Seleziona Salva.

Verifica l'opzione B

Chiedere all'agente di consegnare il nuovo subagente:

Use the github-analyst subagent to analyze the code in my-org/my-repo for memory leaks.

L'agente principale passa all'agente secondario, che usa gli strumenti MCP di GitHub per analizzare il codice.

La differenza che il codice sorgente porta

L'esempio seguente mostra come la connettività del codice sorgente modifica la risposta di un agente.

Senza codice sorgente:

"L'app contenitore sta riscontrando un utilizzo elevato di memoria. Prendere in considerazione l'aumento dei limiti di memoria."

Con il codice sorgente:

"È stata rilevata potenziale perdita di memoria in src/api/suppliers.js:

Riga 45-52: La fetchSupplierData() funzione crea nuovi client HTTP per ogni richiesta senza pulizia.

Riga 110-117: La limitazione della frequenza è impostata su 5 richieste/min, ma l'API mostra modelli di raffica di circa 40/min.

Raccomandazione: Aggiungere il pool di connessioni o implementare il riutilizzo del client."

Il tuo agente software correla i sintomi in ambiente di produzione a esatte posizioni di codice.

Nella tabella seguente vengono illustrati i tipi di repository che forniscono il massimo valore.

Tipo di repository Valore
App di produzione Analisi della causa radice durante gli eventi imprevisti
Infrastruttura come codice Rilevamento della deviazione della configurazione
Script del runbook Informazioni sulla logica di automazione

Suggerimento

Connettere prima l'applicazione più soggetta a eventi imprevisti. Aggiungere altri repository in un secondo momento.

Sommario

L'agente ora analizza il codice sorgente durante le indagini, fornisce riferimenti a file e righe per gli errori, crea piani di attività che mostrano i passaggi di indagine e correla le anomalie di produzione alle modifiche al codice.

Passo successivo

Passaggio 4: Configurare la risposta agli eventi imprevisti

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