New Relic Ground Truth liefert Produktionsdaten per MCP an KI-Coding-Agenten

Die Kontextlücke zwischen Code und Produktivsystem schließen

New Relic beschreibt ein bekanntes Szenario: Ein Alarm schlägt wegen einer steigenden Fehlerrate bei einem Zahlungsdienst an, während ein Entwickler mitten in einem Feature-Branch arbeitet. Er muss den Editor verlassen, das passende Dashboard suchen, aus dem Gedächtnis eine Abfrage in der New Relic Query Language (NRQL) schreiben und zwischen Traces und Logs wechseln. Nach Angaben des Unternehmens können fünfzehn Minuten vergehen, bevor die eigentliche Fehlersuche beginnt.

New Relic Ground Truth soll diesen Umweg überflüssig machen. Laut New Relic kennt ein KI-Agent bereits den Code, den Branch und die jüngsten Commits, weiß aber nichts darüber, wie sich dieser Code im laufenden Betrieb verhält. Ground Truth liefert Telemetriedaten, Logs, Traces, Deployments und Alarme über MCP, und nach Angaben von New Relic ist dafür keine individuelle Integrationsarbeit nötig. Alle Umgebungen unterstützen sowohl OAuth, das das Unternehmen empfiehlt, als auch die Authentifizierung per API-Schlüssel.

Fragen in natürlicher Sprache statt NRQL

New Relic nennt Beispielprompts, die in allen unterstützten Umgebungen funktionieren:

• "What are the top errors for my payment service in the last hour?"
• "Did my last deployment cause a performance regression?"
• "Give me p99 latency broken down by host for the last 30 minutes"

Laut New Relic übersetzt Ground Truth natürliche Sprache automatisch in NRQL und führt die Abfrage über die MCP-Funktionen aus. Das Unternehmen sagt, dadurch müsse niemand die NRQL-Syntax lernen, und das helfe auch Ingenieurinnen und Ingenieuren, die New Relic nicht täglich nutzen.

Anwendungsfälle mit Claude Code, Kiro und GitHub Copilot

Claude Code. Ist der New Relic MCP Server angebunden, kann ein Entwickler direkt im Terminal fragen: "How did my last deployment perform?" New Relic zufolge bündelt der Server Metriken, Logs, Traces, Fehlerraten und die Alarmhistorie zu einem Bericht über den Zustand des Deployments, und Claude Code habe genug Kontext, um in derselben Sitzung mit der Behebung zu beginnen. Das New Relic Claude Plugin ist im Anthropic Marketplace verfügbar und lässt sich mit claude plugin install newrelic@claude-plugins-official installieren.

Kiro. New Relic hat eine Kiro Power vorgestellt, die Live-Telemetrie wie CPU-Engpässe und Speicherspitzen in die IDE holt. Laut Unternehmen kann Kiro diese Daten analysieren und die Infrastructure-as-Code-Änderungen erzeugen, die nötig sind, um eine Umgebung passend zu dimensionieren.

GitHub Copilot. New Relic beschreibt einen Workflow, um Lücken in der Observability-Abdeckung zu finden, etwa fehlendes APM, Browser-Monitoring oder Change Tracking. Eine GitHub Action verfolgt Releases und löst eine Analyse aus. Anschließend werden für jede Lücke GitHub Issues mit einer Umsetzungs-Checkliste und Links zur Dokumentation angelegt. Der GitHub Copilot Coding Agent wird jedem Issue zugewiesen, setzt die Änderungen um und öffnet einen Pull Request. Künftige Prüfungen sollen laut New Relic auch Infrastruktur-Monitoring, Synthetics, Logging und Alarme umfassen.

GitHub Custom Agents. Ein auf den New Relic MCP Server abgestimmter Custom Agent erlaubt es, mit kurzen Eingaben ausführliche Antworten zu erhalten. Im Beispiel zur Incident Response genügt ein Prompt wie "Check on the latest incident for this application", damit der Agent einen vollständigen Bericht erstellt und eine mehrstufige Analyse großer Vorfälle startet.

Was das für Entwickler bedeutet

New Relic argumentiert, die Szenarien würden nur deshalb in bestimmten Tools gezeigt, weil die jeweiligen Teams dort arbeiten. Dem Unternehmen zufolge steht jeder Workflow in jeder unterstützten Umgebung zur Verfügung, und weil MCP ein offener Standard ist, erben neue KI-Entwicklungsumgebungen die Fähigkeit, sobald sie entstehen.

Das Unternehmen verweist auf seinen AI Impact Report 2026, der nach eigenen Angaben eine fünffache Verbesserung der Fähigkeit von Teams ergab, Features und Updates in die Produktion zu bringen. New Relic führt das nicht darauf zurück, dass KI besser im Programmieren geworden sei, sondern darauf, dass sie Kontext darüber erhalte, was der Code im laufenden Betrieb tut. Der versprochene Nutzen: weniger Kontextwechsel, schnellere Ursachenanalyse und eine kürzere mittlere Behebungsdauer (MTTR).