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New Relic MCP サーバで実現するAI駆動のオブザーバビリティ運用

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みなさんこんにちは。マネージドサービス部MSS課の塩野（正）です。

New Relic Now+2025で発表されていたAI機能の強化ということで、New Relicから「MCP サーバ」という機能がパブリックプレビューとしてリリースされました。

さて、発表内容はいいとして、New RelicのMCPで実際にどんなことができるのか調べてみました。この記事では、New Relic MCPサーバの基本概念から実現できること、実際の活用シーンまでをご紹介します。

Model Context Protocol(MCP)の基本概念

Model Context Protocol（MCP）は、AIモデルやエージェントが特定のシステムに関する情報（コンテキスト）を受け取るための標準プロトコルです。このコンテキストにより、AIが現在の状況を理解し、タスクをより正確に実行できるようになります。Anthropic社が提唱したこの仕組みにより、AIエージェントと外部ツールを統一的な方法で接続できます。

従来、AIエージェントをオブザーバビリティプラットフォームに接続するには、それぞれのAIツールごとにカスタム統合を構築する必要がありました。これは開発とメンテナンスの大きな負担となり、「統合スプロール」と呼ばれる問題を引き起こしていました。

MCPを使えば、一度統合を構築すれば、MCP対応のあらゆるAIツールから同じ方法でデータにアクセスできます。現在、GitHub Copilot、ChatGPT、Claude、Cursorといった主要なAIアシスタントがMCPをサポートしています。

New Relic MCP サーバとは

New Relic MCP サーバは、New RelicによるModel Context Protocolの実装です。このサーバは、MCP対応のAI開発ツールとNew Relicのオブザーバビリティプラットフォームを橋渡しする役割を果たします。開発者は自分の作業環境を離れることなく、AIエージェントを通じてNew Relicの豊富なオブザーバビリティデータにアクセスできるようになります。

NRQL知識不要での問い合わせ

従来、New Relicからデータを取得するにはNRQL（New Relic Query Language）を理解している必要がありました。しかし、MCPサーバを使えば、自然言語で質問するだけでAIが適切なNRQLクエリに変換して実行してくれます。

たとえば、次のような問い合わせが可能です。

  • 「アカウントID xxx にはどんなエンティティがありますか？」
  • 「エンティティGUID xxxx で発生したエラーについて解析して」
  • 「アプリケーション xxx のパフォーマンス影響は？」

AIエージェントはこれらの自然言語による問い合わせを理解し、適切なMCPツールを自動的に選択します。その後、New Relicからデータを取得し、結果を整形して返してくれます。NRQLの構文を覚える必要はありません。

自然言語からNRQLへの変換は、MCPサーバが提供するnatural_language_to_nrql_queryというツールが担当します。このツールは、自然言語のリクエストを解釈してNRQLクエリに変換し、実行して結果を返すまでを一貫して処理します。

インテリジェントなトラブルシューティング

MCPサーバの真価は、単なるデータ取得を超えたインテリジェントな分析機能にあります。

根本原因分析の自動化機能は、AIエージェントがメトリクス、トレース、ログを横断的に分析し、問題の原因を特定します。また、エラーログの分析機能も強力です。アプリケーションのログを分析してエラーパターン、異常な動作、再発する問題を自動的に特定します。大量のログから手作業で問題を探す必要はもうありません。

エラーログを解析してみる

たとえば下記のようなエラーが発生していたとして、このエラーをAIに質問してみましょう。

下記は失敗例ですが、AIへの質問の仕方として、エンティティに紐づくログを調査してほしいというような聞き方がよさそうです。

下記は成功例です。なお、このログはpetclinicというOSSのテスト用Javaアプリケーションのエラーログで、entity GUID はログの詳細画面に記載されていたものをそのまま流用しました。

どうでしょうか？AIへの質問にエラーログのコピペだけだとログメッセージのキーワード検索しかできませんが、エラーに関連する情報も含めて分析できそうですよね。

New Relic MCPサーバで実現できること

New Relic MCPサーバは、6つの主要なカテゴリに分類された豊富なツール群を提供しています。

エンティティとアカウントの管理では、New Relic内のエンティティを検索したり、ダッシュボードを取得したりできます。get_entityでGUIDや名前パターンからエンティティを取得し、list_related_entitiesで関連エンティティを探索できます。また、search_entity_with_tagを使えば、特定のタグを持つエンティティを効率的に検索できます。

データアクセスカテゴリでは、execute_nrql_queryでNRQLクエリを直接実行できます。前述のnatural_language_to_nrql_queryもこのカテゴリに含まれ、自然言語での問い合わせを可能にしています。

アラートと監視では、アラート条件やポリシーの一覧表示、インシデントイベントの検索が行えます。list_recent_issuesで未解決の問題を確認したり、list_synthetic_monitorsで合成モニターの状態をチェックしたりできます。

インシデント対応カテゴリには、前述のレポート生成ツールに加えて、get_entity_error_groupsでErrors Inboxからエラーグループを取得する機能や、list_change_eventsで変更イベントの履歴を確認する機能があります。これらはインシデント発生時の迅速な対応を支援します。

パフォーマンス分析では、ゴールデンメトリクス（スループット、応答時間、エラー率、飽和）の分析、Kafkaメトリクスの分析、スレッド・トランザクション分析（CPU/メモリ消費、パフォーマンスボトルネック調査）など、多角的なパフォーマンス評価が可能です。analyze_transactionsでは遅いトランザクションやエラーが発生しやすいトランザクションを特定でき、list_garbage_collection_metricsではガベージコレクションとメモリの状態を把握できます。

高度な分析カテゴリは、他のカテゴリの高度な分析ツールを集約したもので、複雑な分析タスクに対応します。

これらのツールはinclude-tagsヘッダーを使って動的にフィルタリングできます。必要なツールだけをAIエージェントに提供することで、モデルの効率と精度を向上させられます。

サポートされる開発環境

New Relic MCPサーバは、さまざまなAI開発環境で利用できます。以下の表に主要なツールとその特徴をまとめました。

ツール名 種類 特徴
Claude Code コマンドラインインターフェース ターミナルから直接Claudeとやり取りできる。コマンドラインベースの作業に最適
Claude Desktop デスクトップアプリケーション インタラクティブなAI開発環境。GUIで操作したい場合に便利
VS Code 統合開発環境（IDE） 最も広く使われているエディタの一つ。既存の開発ワークフローに統合しやすい
Windsurf クラウドベースAI開発プラットフォーム クラウド環境での開発に適している
Gemini CLI コマンドラインインターフェース Geminiのコマンドラインツール。Google製品との親和性が高い

各環境は、OAuthまたはAPIキーによる認証に対応しています。OAuthが推奨されており、一部の環境（Claude Desktopなど）ではmcp-remoteプロキシを使用することでOAuth認証が実現されます。

開発者は自分の作業スタイルや環境に合わせて、最適なツールを選択できます。どのツールを選んでも、同じMCPサーバに接続し、同じ機能を利用できるのが大きな利点です。

セットアップ

前提条件

New Relic MCPサーバを使用するには、以下の準備が必要です。

  1. New Relicアカウント: APIアクセス可能なアカウントが必要です。まだアカウントをお持ちでない場合は、弊社ではアカウント発行を含めた導入支援サービスも提供しておりますので気軽にご相談ください。

  2. Node.js: 一部環境や認証方法（OAuth認証でmcp-remoteプロキシを使用する場合）で使用します。

  3. MCP対応クライアント: Claude Code、Claude Desktop、VS Code、Windsurf、Gemini CLIのいずれかをインストールしておく必要があります。

  4. パブリックプレビューの有効化: New Relic UIの「プレビューとトライアル」ページから「New Relic AI MCP Server」プレビューを有効化しておきましょう。
    ※当機能はNew Relicの無料アカウントではご利用いただけません。

認証方法

New Relic MCPサーバは2つの認証方法をサポートしています。

OAuth認証（推奨）は、より安全で管理しやすい方法です。New Relicが提供する事前設定されたOAuthエンドポイントを使用します。

  • クライアントID: pUWGgnjsQ0bydqCbavTPpw==
  • 認証URL: https://login.newrelic.com/login
  • トークンURL:
    • 米国: https://mcp.newrelic.com/oauth2/token
    • EU: https://mcp.eu.newrelic.com/oauth2/token
  • スコープ: ["openid"]

設定後、ブラウザでOAuthフローを完了させることで認証が完了します。

APIキー認証は、シンプルで迅速なセットアップが可能です。

  1. New RelicのUIにログイン
  2. 「ユーザーメニュー」→「APIキー」を選択
  3. 新しいユーザーキーを作成またはコピー
  4. キーの形式はNRAK-で始まります

接続先エンドポイントは、アカウントのリージョンによって異なります。

  • 米国リージョン: https://mcp.newrelic.com/mcp/
  • EUリージョン: https://mcp.eu.newrelic.com/mcp/

セットアップ手順（VS Code）

VS Codeでの具体的なセットアップ手順を例として紹介します。

OAuth認証の場合

  1. プロジェクトのルートディレクトリに.vscodeディレクトリを作成（既に存在する場合はスキップ）

  2. .vscode/mcp.jsonファイルを作成し、以下の内容を記述

{
  "servers": {
    "new-relic-mcp": {
      "url": "https://mcp.newrelic.com/mcp/",
      "type": "http"
    }
  }
}

  1. VS Codeでmcp.jsonファイルを開く

  2. ファイル上部に表示されるCodeLens（クリック可能なリンク）をクリックしてMCPサーバを起動

  3. ブラウザでOAuth認証フローを完了

APIキー認証の場合

  1. プロジェクトのルートディレクトリに.vscodeディレクトリを作成（既に存在する場合はスキップ）

  2. .vscode/mcp.jsonファイルを作成し、以下の内容を記述

{
  "servers": {
    "new-relic-mcp": {
      "url": "https://mcp.newrelic.com/mcp/",
      "type": "http",
      "headers": {
        "api-key": "NRAK-YOUR-API-KEY-HERE"
      }
    }
  }
}

  1. NRAK-YOUR-API-KEY-HEREの部分を、実際に取得したNew RelicのAPIキーに置き換え

  2. VS Codeでmcp.jsonファイルを開く

  3. ファイル上部に表示されるCodeLensをクリックしてMCPサーバを起動

ツールフィルタリングの設定（オプション）

特定のツールカテゴリのみを使用したい場合は、include-tagsヘッダーを追加できます。

{
  "servers": {
    "new-relic-mcp": {
      "url": "https://mcp.newrelic.com/mcp/",
      "type": "http",
      "headers": {
        "api-key": "NRAK-YOUR-API-KEY-HERE",
        "include-tags": "discovery,alerting"
      }
    }
  }
}

利用可能なタグ: discovery、data-access、alerting、incident-response、performance-analytics、advanced-analysis

セキュリティとアクセス制御

セキュリティ面で重要なポイントは、すべてのMCPツールがNew RelicのRBAC（ロールベースアクセスコントロール）によって厳密に制御されることです。

AIエージェントがツールを呼び出す際、実行されるアクションは設定したユーザーAPIキーまたはOAuthプロファイルに付与された権限によって制限されます。つまり、対応するユーザーアカウントにアクセスが許可されているデータ、エンティティ、アカウントにのみアクセスできます。

権限がないアクションを実行しようとした場合、ツールの呼び出しは権限エラーで失敗します。これにより、意図しないデータアクセスや操作を防げます。

重要な注意点として、AIツールをNew Relic MCP サーバと連携させる場合、必ず適切なRBACと最小アクセス権限を持つNew Relicアカウントを作成して使用してください。特に本番環境のデータにアクセスする場合は、用途に応じた専用アカウントを作成し、必要最低限の権限のみを付与することが強く推奨されます。

実際の活用シーン

New Relic MCPサーバは、さまざまな場面で運用効率を向上させます。

デイリー運用では、毎朝の健全性チェックが効率化されます。VS CodeやClaude Desktopから「昨夜のエラー件数は？」「CPUの使用率が高いサービスは？」と問い合わせるだけで、必要な情報が即座に手に入ります。ダッシュボードを開く手間が省けます。

インシデント対応では、緊急時の原因特定に威力を発揮します。アラート発火時に「このエラーの根本原因を分析して」と依頼すれば、関連するログ、メトリクス、トレースを自動収集・分析してレポートを生成します。下記の例にもある通り複数のツールを行き来する必要がなくなるので、MTTR短縮につながります。

パフォーマンス分析では、継続的な改善活動が加速します。「アプリケーション xxx のパフォーマンス影響は？」「最も遅いトランザクションは？」といった質問に対して、AIが詳細な分析結果を提示してくれます。

期待されるメリットとしては、コンテキストスイッチの削減が挙げられます。開発環境とオブザーバビリティツールを行き来する必要がなくなり、集中力を維持できます。また、NRQL学習のハードルが下がることで、チーム全体でのオブザーバビリティデータ活用が促進されます。

まとめ

New Relic MCPサーバは、AIエージェントとオブザーバビリティプラットフォームを標準化された方法で接続する新しいアプローチです。自然言語での問い合わせ、インテリジェントな分析、開発環境への統合により、オブザーバビリティ運用の効率が向上する可能性を秘めています。現在はパブリックプレビュー段階ですが、すでに主要なAI開発ツールをサポートしており、実用的なレベルに達しています。従来のカスタム統合と比べて、セットアップが簡単でメンテナンスの負担も少ないのが魅力です。

MCPサーバ経由で具体的な設定などはできませんが、このような設定をしたいという相談をしたらやりたい事に対しての相談に乗ってくれるという使い方もできますので、New RelicのMCPサーバを使う事によって今までできなかったあんなことやこんなことなど、もっと高度にAIを活用していけると思います。

こうした機能をパブリックプレビューの段階から触れておくことで、次世代のオブザーバビリティ運用を体験してみてはいかがでしょうか。

この記事がどなたかのお役に立てれば幸いです。

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◆　塩野　正人
◆　マネージドサービス部　所属
◆　X（Twitter）：@shioccii
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前職ではオンプレミスで仮想化基盤の構築や運用に従事。現在は運用部隊でNew Relicを使ってサービス改善に奮闘中。New Relic User Group運営。