Produktion kan ikke længere være i nogens hoved. Polylane holder det hele: clouds, kode og telemetri i én levende graf.
Skriv dig på ventelistenIssue hotspot: 4 issues in the last 7 days
Change hotspot: 12 changes in the last 7 days
Change hotspot: 7 changes in the last 7 days
Issue hotspot: 2 issues in the last 7 days
Issue hotspot: 1 issue in the last 7 days
Change hotspot: 3 changes in the last 7 days
Agenter er lige så gode som deres kontekst. Sådan lærer Polylane din.
-
Hele din cloud, skrivebeskyttet
AWS gennem en skrivebeskyttet rolle, de fleste udbydere med et API-token. Hver ressource kommer med i grafen, og den holder sig selv opdateret.
-
Forbundet på tværs af udbydere
Hostnavne, DNS-records og IP'er forbinder cloudene: en Cloudflare-CNAME, der peger på en Render-service. Den rigtige request-sti, ikke diagrammet fra for to år siden.
-
Det vigtige overvåges hårdere
Hver ressource får et tier, fra kritisk til minimal, udregnet dagligt ud fra trafik og hvad der afhænger af den. Du kan overstyre det hele.
-
Den skriver tingene ned
Hver ressource har en wiki, der omskriver sig selv, når dit system driver, og agenter efterlader noter: julis undersøgelse lærer af junis.
CLI eller MCP, du vælger. Din kodeagent forbinder, lige som du vil.
CLI'en forbinder det.
Én installation forbinder din stak og registrerer Polylane i alle kodeagenter på din maskine.
MCP serverer det.
Dine clouds, din telemetri, dine deploys og din kode bag én MCP-server. Læsning som standard; skrivninger ligger bag en politik, der afviser som udgangspunkt.
I det værktøj, du allerede bruger. Alle agenter læser den samme graf.
Code mode. Én rundtur, kun svaret.
I stedet for at kalde værktøjer ét ad gangen skriver din agent TypeScript mod MCP'ens tools-namespace, og serveren kører det. Mellemresultater rører aldrig kontekstvinduet; kun svaret kommer tilbage.
// Which deploy slowed checkout-edge? const deploys = await tools.deployHistory({ service: "checkout-edge", hours: 24 }); const { points } = await tools.queryMetrics({ service: "checkout-edge", metric: "latency.p99", hours: 24, }); const median = (xs) => xs.sort((a, b) => a - b)[xs.length >> 1] ?? 0; const p99 = (t, side) => median(points.filter((p) => (side < 0 ? p.t < t : p.t > t)).map((p) => p.v)); // Score every deploy by the p99 shift across its timestamp. const [worst] = deploys .map((d) => ({ ...d, shift: p99(d.at, 1) / p99(d.at, -1) })) .sort((a, b) => b.shift - a.shift); // Pull the error logs right after the suspect deploy. const errors = await tools.queryLogs({ service: "checkout-edge", level: "error", after: worst.at, limit: 5, }); // Only this returns; the series and logs stay in the sandbox. return { deploy: worst.sha, // 9f3c2a1 p99Shift: worst.shift, // 4.8 topError: errors[0]?.message, // "Hyperdrive pool exhausted" };
✓ one answer back; twenty round trips saved