AI搭載の最適化展開はこちらです

自己ホストされたWebサーバーへのFTPINGファイルを覚えていますか？ Ektronを使用して10年か2年かかりすぎると、私は確かにそうします。

その後、Episerver（現在はOptimizely）が空を開き、クラウドに移動し、DXP管理ポータルのすべてのボタンを使用してプッシュして交換するスロットを提供しました。革新的。

次に、展開APIが登場し、EpinovaのAzure DevOps拡張機能の助けを借りて、突然パイプラインが実行されました。

では、次は何ですか？ ai。明らかに。

MCP（Model Context Protocol）サーバーを構築しました。これは、大規模な言語モデルにツールとAPIにアクセスできる標準化された方法です。これは、ClaudeやChatGptなどのAIアシスタントが最適に展開することができるようになることを意味します。展開ワークフローはずっと賢くなりました。

タイムセーバー

生産展開には30〜45分かかります。各ステップが完了するのを待っているDXP管理ポータルを視聴します。深い仕事を始めることはできません。終了したら準備をする必要があります。離れることはできません、何かが失敗したらどうなりますか？

毎週時間を費やしました…待っています。

今？ AIに伝えてください：「生産に展開し、完了したら私に通知してください。」実際の作業に戻ります。 AIは各ステップを監視し、レトリーを処理し、検証を実行し、人間の介入が必要な場合にのみ中断します。

それらの45分の待機？彼らはまたあなたのものです。

生産サポート

断続的な停止を報告するpinddom？問題を最適にサポートしますか？ 24時間年中無休のAIエージェントは、アラートを読んでいる間、すぐにログファイルを取得して初期分析を実行できます。あなたが関与する頃には、あなたはすでに何が起こっているのか、いつ始まったのか、潜在的な原因についての予備報告を持っています。

新鮮なローカル開発環境

データベースバックアップのDXP管理ポータル間をジャンプしたり、メディア用のSASリンクをつかむ、Azureストレージエクスプローラーを開いたり、Azcopyコマンドを実行したり、Azure Data Studioを発射したりして、AIに「生産データでローカル環境を更新してください」と伝えます。

もちろん、すべてを処理し、AIアシスタントでコーディングを取得します。これ以上のツールホッピングや古いデータはありません。

AIの完全な展開APIアクセス

AIは現在、完全な最適化型DXP展開APIにアクセスできます。

• コードを展開します 統合、前導入、および生産の間
• 展開を完了/リセットします 検証手順付き
• データベースをエクスポートします あらゆる環境から
• データベースをコピーします 環境間
• ブロブをアップロード/ダウンロードします メディアとコンテンツ用
• 同期コンテンツ 生産から低い環境まで
• 展開ステータスを監視します リアルタイムの更新を取得します
• 展開履歴を取得します およびログ
• 複数のプロジェクトを管理します 資格情報の切り替えで
• ウォームアップリクエストを実行します 展開後

すべての展開操作は、AIが使用できるツールになります。これらのMCPツールを結びつけ、AIは複雑なワークフロー、リフレッシュ環境、展開の検証、ログの分析、すべて自律的に組み立てます。

始めましょう

npm install -g jaxon-optimizely-dxp-mcp

それでおしまい。完全なセットアップガイドとドキュメント： github.com/jaxondigital/optimizely-dxp-mcp

オープンソースと準備ができています

MCPサーバーはGitHubのオープンソースです。私たちはあなたのフィードバックを望み、あなたがそれで構築する驚くべきものについて聞いてみたいと思います。