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Die Produktion passt in keinen Kopf mehr. Polylane hält alles: Clouds, Code und Telemetrie in einem Live-Graph.

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Agenten sind so gut wie ihr Kontext. So lernt Polylane deinen.

  • Deine ganze Cloud, nur lesend

    AWS über eine nur lesende Rolle, die meisten Provider mit einem API-Token. Jede Ressource kommt in den Graph, und er bleibt von selbst aktuell.

  • Über Provider hinweg verknüpft

    Hostnames, DNS-Einträge und IPs verbinden die Clouds: ein Cloudflare-CNAME, der auf einen Render-Service zeigt. Der echte Request-Pfad, nicht das Diagramm von vor zwei Jahren.

  • Das Wichtige, genauer beobachtet

    Jede Ressource bekommt ein Tier, von kritisch bis minimal, täglich abgeleitet aus Traffic und dem, was von ihr abhängt. Überschreib alles davon.

  • Es schreibt mit

    Jede Ressource führt ein Wiki, das sich neu schreibt, wenn dein System driftet, und Agenten hinterlassen Notizen: Die Untersuchung im Juli lernt von der im Juni.

CLI oder MCP, deine Wahl. Dein Coding-Agent verbindet sich, wie du willst.

Die CLI verdrahtet es.

Eine Installation verbindet deinen Stack und registriert Polylane in jedem Coding-Agenten auf deinem Rechner.

Model Context Protocol

MCP liefert es.

Deine Clouds, Telemetrie, Deploys und dein Code hinter einem MCP-Server. Lesen standardmäßig; Schreiben sitzt hinter einer Default-Deny-Policy.

Im Tool, das du schon benutzt. Jeder Agent liest denselben Graph.

Claude Code
Cursor
GitHub Copilot
Codex
Gemini CLI
VS Code
Zed
OpenCode

Code Mode. Ein Roundtrip, nur die Antwort.

Statt Tools einzeln aufzurufen, schreibt dein Agent TypeScript gegen den tools-Namespace des MCP, und der Server führt es aus. Zwischenergebnisse berühren das Kontextfenster nie; nur die Antwort kommt zurück.

polylane · runCode 
// 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

Verbinde deine Cloud. Polylane lernt jede Ecke davon, bevor etwas kaputtgeht.

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