Ты кодишь.
Bro деплоит._
/ mät·ter·ly /
Деплой с телефона. Диагностика за 15 секунд. Починка одним тапом.
Powered by multi-step AI reasoning — not generic chatbot advice.
Узнаёшь?
«На моей машине работало»
Задеплоил через Cursor. Локально работало. На проде: белый экран. Заходишь по SSH. 847 строк логов. Сплошной шум. Ошибка: "Cannot read property 'user' of undefined" ...но ГДЕ? В каком файле? В каком запросе? Скроллишь, grep-ишь, гадаешь. Через 30 минут — всё ещё ничего не понятно. Пользователи уходят. Паника.
«Что вообще значит эта ошибка?»
Приложение упало. В логах: "FATAL: remaining connection slots reserved for superuser" ...что? Вставляешь в ChatGPT. Он объясняет про connection pools в Postgres. Отлично. Но сервер ВСЁ ЕЩЁ лежит, и ты не знаешь какую команду запустить. Нужен кто-то, кто видит ТВОЙ сервер, а не даёт общие советы.
«Одна неверная команда — и всё»
Понятно, что нужно что-то перезапустить. Но какую команду? systemctl? pm2? docker? А вдруг перезапустишь не то? Вдруг база упадёт? Вдруг станет ещё хуже? Стоишь. Боишься трогать. Страх перед продакшеном — это реально.
Твой AI-напарник по DevOps
mttrly — как сеньор DevOps-инженер в кармане. Который:
- →Видит твой реальный сервер (не общие советы ChatGPT)
- →Говорит на обычном языке (не man pages и Stack Overflow)
- →Действует безопасно (спрашивает перед опасными операциями)
Три уровня помощи:
СЛОЙ 1: Прямые операции
«Перезапусти nginx» → готово «Покажи логи» → вот они Простые команды, мгновенный результат.
СЛОЙ 2: Умная диагностика
«Почему тормозит?» → проверяет память, диск, CPU, логи Находит узкое место, объясняет простым языком, предлагает решение. Это killer feature, который оправдывает цену.
СЛОЙ 3: Безопасные деплои
«Задеплой изменения» → полный пайплайн с откатом при проблемах git pull → install → migrate → build → restart → verify Если что-то сломалось — автоматический откат.
Ты занимаешься кодом. Bro — продакшеном.
How the AI works
Not a chatbot. A reasoning loop that sees your actual server.
Monitoring detects anomaly. Instant Telegram notification.
Fast model (Haiku) classifies incident type in under a second.
Reasoning model (Sonnet) generates commands. Agent runs them on your server. Results feed back into the next step. 3–5 iterations.
50–200 lines of live logs analyzed. Pattern identified. Confidence scored.
Ordered remediation steps generated. Risk level assigned to each action.
Sensitive actions sent to Telegram for approval. Nothing executes without you.
Agent runs approved commands. Model reads new state. Confirms resolution.
What happened, what was done, how to prevent next time.
8–12 LLM calls per incident · two models: fast triage + deep planning · full audit log
Старый способ vs способ Bro
«Моё приложение работает?»
Старый способ:
SSH → systemctl status → docker ps → проверить процессы Занимает 5 минут. Надо знать что проверять.
Способ Bro:
Ты: «Моё приложение работает?» Bro: «API: ✓ работает (CPU 12%, RAM 340MB) Frontend: ✓ работает (nginx здоров) База данных: ✓ работает (23 активных соединения) Всё работает нормально.» 15 секунд. Обычный язык. Никаких команд запоминать.
«Почему тормозит?»
Старый способ:
Смотри htop, читай логи, гадай в чём проблема Или: плати $200/мес за Datadog чтобы он сказал
Способ Bro:
Ты: «Всё тормозит» Bro: [проверяет RAM, диск, CPU, сеть, логи] «Нашёл: процесс node.js жрёт 94% RAM. Похоже на утечку памяти в API-сервисе. Последний деплой был 2 часа назад — возможная причина. Перезапустить? Или откатить?» Реальная диагностика. Понятные варианты. Решаешь ты.
«Задеплой изменения»
Старый способ:
SSH → git pull → npm install → migrate → build → restart Пропустил шаг? Сломалось. Автоматизировать? Надо изучать CI/CD.
Способ Bro:
Ты: «Задеплой» Bro: «Запускаю деплой на продакшн... ✓ Подтянул последнее из main (3 новых коммита) ✓ Установил зависимости (2 пакета обновлено) ✓ Запустил миграции БД (1 миграция применена) ✓ Собрал приложение (без ошибок) ✓ Перезапустил сервисы ✓ Health check пройден Деплой завершён. Мониторю 3 минуты...» Полный пайплайн. Безопасное выполнение. Автоматический откат при сбое.
«Покажи ошибки»
Старый способ:
journalctl -u app -n 1000 | grep ERROR Потом скроллишь сотни строк
Способ Bro:
Ты: «Покажи ошибки» Bro: «Нашёл 23 ошибки за последние 10 минут: TypeError: Cannot read property 'id' of undefined → /api/users.js строка 47 → Начались 8 мин назад (сразу после деплоя) → 23 появления Это новое. До деплоя такого не было. Откатить?» Умный анализ. Находит паттерн. Объясняет простым языком.
Реальные сценарии
Как работают диагностические рецепты на практике
Сценарий 1: «Сайт не работает»
Запускаю диагностику... ✓ Сервер доступен (ping 34ms) ✓ Порт 80 открыт ✓ Порт 443 открыт ✗ Nginx не отвечает Проверяю статус nginx... ✗ Процесс nginx не запущен Читаю лог ошибок nginx... Найдено: "nginx: [emerg] unexpected '}' in /etc/nginx/sites-enabled/default:47" Проблема найдена: В конфиге nginx синтаксическая ошибка в строке 47. Исправь опечатку, потом я перезагружу nginx. Или: хочешь восстановить вчерашний рабочий конфиг?
30 секунд от «сайт не работает» до точного понимания что чинить.
Сценарий 2: «Всё тормозит»
Проверяю... CPU: 23% (норма) Диск: 45% занято (норма) RAM: 94% занято ⚠️ Нашёл проблему: процесс node.js жрёт 3.2GB RAM Проверяю логи на ошибки памяти... Найдено: 127 предупреждений 'JavaScript heap out of memory' Начались: 2 часа назад (сразу после деплоя) Диагноз: Утечка памяти, скорее всего появилась в последнем деплое. Варианты: 1. Перезапустить сервис сейчас (быстрый фикс, утечка вернётся) 2. Откатить на предыдущую версию (безопаснее) 3. Показать мне diff коммита чтобы найти утечку Что делаем?
Реальный анализ. Несколько вариантов. Контроль у тебя.
Настройка за 2 минуты
STEP 01: Выбери мессенджер
Выберите мессенджер — Telegram, Slack или Discord. Получите API ключ.
STEP 02: Выполни одну команду
Скопируй одну строку на сервер. Работает на любом VPS, Railway, Render.
STEP 03: Начинай общаться
Твой Deployment Bro готов. Задавай вопросы, давай команды, деплой с уверенностью.
Твой сервер, твой контроль
✓ Bro спрашивает перед действием
Опасные операции требуют подтверждения. Видишь точно что произойдёт до того как это случится. Никаких «упс удалил прод».
✓ Bro — не прямой SSH
Выполнение команд есть как ограниченное MCP-действие с подтверждением и аудитом. Обычный путь — диагностика, playbooks и серверные инструменты, а не свободный терминал для AI.
✓ BYOK — твой AI, твои расходы
Приноси свой ключ OpenAI/Anthropic. Без наценки, прозрачные расходы. Или используй нашу AI-инфраструктуру (3900₽/мес включает AI).
✓ Не нужно открывать порты
Агент подключается только наружу. Файрвол остаётся закрытым. Нулевая поверхность атаки.
MCP-интеграция
Работает из твоей IDE.
Подключи mttrly к Claude Code, Cursor или OpenAI Codex через Model Context Protocol. Проверяй алерты, запускай диагностику, деплой — не выходя из редактора.
Все 35+ инструментовclaude mcp add mttrly --transport http https://api.mttrly.com/mcp{ "mcpServers": { "mttrly": { "url": "https://api.mttrly.com/mcp" } } }[mcp_servers.mttrly] url = "https://api.mttrly.com/mcp"Running in production
Production metrics from internal infrastructure, March 2026.
Fresh From The Blog
Real incidents, fixes, and deployment stories from production.
Short, practical write-ups from the exact kind of server drama people search for when something breaks at the worst possible moment.
I kept telling my AI to stop using SSH. Here's what it found instead.
Claude Code had full SSH access to my server. Every time it used it, I made it switch to the monitoring bot. The difference in what it saw wasn't what I expected.
Alert fatigue almost made me turn off my own monitoring.
My monitoring sent an alert. Healthcheck said all good. Services said all running. Someone was lying — and it took me an hour to find out who.
I put an AI agent on my server. It quietly deleted my own feature.
I wanted autonomous server management. What I got was a lesson in why AI agents need a confirmation step before touching production.
Frequently Asked Questions
Перестань бояться продакшена.
Твой Deployment Bro ждёт. Начни с бесплатного watchdog, переходи на AI когда готов.
Бесплатный watchdog • Deployment Bro от 3900₽/мес