Monitoring as Code.
O simplemente pídeselo a tu agente.

Define tus monitores de API, alertas y páginas de estado como YAML o JavaScript, guárdalos en Git y despliégalos desde CI. ¿No quieres escribir configuración? Conecta un cliente MCP y configúralos en lenguaje natural.

$ npx @loadfocus/monitoring init copiar Empieza gratis →Conectar vía MCP →
~/acme-monitors - zsh
# define once, deploy everywhere
$ npx @loadfocus/monitoring deploy
  Plan: 4 to create, 1 to update, 0 to delete
   check        checkout-api      created   us-east-1, eu-west-1
   check        login-flow       created   browser · 3 steps
   alertRule    api-p95-slow     created   → Slack #ops
   statusPage   acme-status      created   acme.loadfoc.us
   group        web              updated
  Deployed 5 resources in 2.3s. Monitoring is now live.
Funciona dentro de tu stack
ClaudeCursorGitHub ActionsGitLab CISlackPagerDutyOpsgeniePlaywright
CODE-FIRST

Tus monitores viven junto a tu código

Sin navegar por paneles. Declara comprobaciones, aserciones y alertas en YAML sencillo o JavaScript tipado. Revísalos en pull requests. Despliégalos al hacer merge.

Git es la fuente de la verdad

Cada monitor está versionado, es revisable y reproducible en todos los entornos.

Plan y aplicación seguros

Un plan calculado en el servidor muestra exactamente qué se va a crear, actualizar o eliminar, con borrados de huérfanos protegidos.

{ }

YAML o JavaScript

Elige configuraciones declarativas o constructos tipados. El mismo motor, el mismo resultado.

monitors/checkout-api.check.yaml
YAMLJS
kind: check
type: api
logicalId: checkout-api
name: Checkout API
schedule: "60"            # seconds
locations: [us-east-1, eu-west-1]
request:
  url: https://api.acme.com/checkout
  method: POST
  headers:
    - { key: Authorization, value: "Bearer {{secrets.TOKEN}}" }
assertions:
  - { type: statusCode, comparison: equals, value: 200 }
  - { type: responseTime, comparison: below, value: 800 }

    
THE CLI

Una sola CLI para todo el ciclo de vida

Los mismos seis comandos funcionan en tu máquina y en CI. @loadfocus/monitoring está en npm bajo Apache-2.0.

lf init

Genera la estructura de un proyecto con configuración y un monitor de ejemplo.

lf validate

Compila localmente y hace un dry-run en el servidor antes de publicar nada.

lf test

Ejecuta comprobaciones puntuales sin persistencia; el código de salida controla CI.

lf deploy

Reconcilia el estado: crea, actualiza, elimina. --dry-run para previsualizar.

lf trigger

Ejecuta a demanda comprobaciones ya desplegadas, por ejemplo tras un release.

lf destroy

Elimina recursos de forma limpia. Protegido tras --yes en CI.

¿Ya tienes monitores en la app de LoadFocus? import genera YAML a partir de tu configuración en vivo, para que adoptes código sin rehacer nada.

Diseñado para CI. Los cambios destructivos salen con un código que requiere confirmación en lugar de quedarse colgados en un prompt, así no tienes borrados accidentales ni pipelines atascados.

Claudemcp.loadfocus.com
Crea un monitor para nuestra API de checkout en EE. UU. + UE y avísame por Slack si el p95 supera los 800 ms.
Claude · vía LoadFocus MCP
Voy con ello, estoy creando el monitor y conectando la alerta ahora mismo.
create_api_monitor  checkout-api · us-east-1, eu-west-1
create_api_alert  responseTime > 800ms → Slack
run_api_monitor  200 OK · 412ms
Listo. Checkout API está activa en 2 regiones y he configurado una alerta de p95 a #ops. La primera comprobación pasó en 412 ms.
MCP SERVER

O sáltate la configuración, solo pídeselo a tu agente

LoadFocus ejecuta un servidor Model Context Protocol en mcp.loadfocus.com. Apunta Claude, Cursor o cualquier cliente MCP a él y crea, ejecuta y comprueba monitores con solo pedirlo. No hay nada que instalar más allá de la conexión.

k6 · JMeterPruebas de carga
LighthouseVelocidad de página
OAuthConexión segura
CI/CD NATIVE

Monitorización en tu pipeline de despliegue

Prueba las comprobaciones contra staging en cada PR y luego despliégalas a producción cuando haces merge. Los cambios de monitorización viajan con el código que los necesita.

GitHub Actions y GitLab CI

Workflows listos para copiar y pegar incluidos en el repo. Configura dos secretos y listo.

Test → deploy → trigger

Valida en el PR, aplica en el merge y haz un smoke-test del nuevo release, todo desde CI.

.github/workflows/monitoring.yml
name: monitoring-as-code
on: [push, pull_request]
jobs:
  reconcile:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - run: npx @loadfocus/monitoring test
        # dry-run on every PR
      - if: github.ref == 'refs/heads/main'
        run: npx @loadfocus/monitoring deploy --yes
        env:
          LOADFOCUS_API_KEY: ${{ secrets.LF_KEY }}
          LOADFOCUS_TEAM_ID: ${{ secrets.LF_TEAM }}
EVERYTHING AS CODE

Ocho tipos de recurso, un solo flujo de trabajo

Las comprobaciones son solo el principio. Los grupos, las alertas, los dashboards y las páginas de estado también son declarativos.

Comprobaciones

Monitores de API, browser, multistep, TCP y heartbeat.

Grupos

Ubicaciones y canales compartidos, con silenciar o activar.

Reglas de alerta

Alertas por umbral de tiempo, estado y duración.

Mantenimiento

Suprime alertas en una programación recurrente.

Dashboards

Tarjetas de estado con uptime, p95 y sparklines.

Páginas de estado

Públicas, con tu marca y en tu propio dominio.

Canales de alerta

Email, Slack, Teams, webhook, Discord, PagerDuty, Opsgenie.

Variables

Secretos y variables en tiempo de ejecución, referenciados en línea.

HOW WE COMPARE

LoadFocus vs Checkly

El mismo flujo de trabajo code-first, más un servidor MCP en vivo y una CLI de código abierto.

LoadFocusCheckly
Monitores como código (YAML / JS)✓ Ambos✓ TS
Servidor MCP nativo para agentes de IA✓ 40 tools, en vivo× Solo Skills
CLI de código abierto✓ Apache-2.0Parcial
Pruebas de carga (k6 / JMeter)×
Páginas de estado como código
Workflows de CI/CD incluidos✓ GH + GitLab
FAQ

Monitoring as Code, respondido

Q.¿Qué es monitoring as code?

Definir tus monitores, alertas y páginas de estado en ficheros con control de versiones en lugar de hacerlo desde una interfaz, de modo que sean revisables, reproducibles y desplegables a través de CI/CD.

Q.¿Necesito saber TypeScript?

No. Usa YAML declarativo para el camino más sencillo, o constructos de JavaScript tipado si prefieres código. Ambos compilan a los mismos recursos.

Q.¿En qué se diferencia de Checkly?

El mismo paradigma code-first, más un servidor MCP en vivo para que los agentes de IA creen monitores conversando, una CLI Apache-2.0 y pruebas de carga en la misma plataforma.

Q.¿Cómo se conectan los agentes de IA?

Apunta cualquier cliente MCP a mcp.loadfocus.com, autentícate vía OAuth y 40 tools quedan disponibles al instante.

Q.¿Es seguro ejecutarlo en CI?

Sí. Los despliegues calculan primero un plan, protegen los borrados de huérfanos y salen con un código de confirmación en lugar de quedarse colgados en prompts.

Q.¿Qué puedo gestionar como código?

Comprobaciones (API, browser, multistep, TCP, heartbeat), grupos, reglas de alerta, ventanas de mantenimiento, dashboards, páginas de estado, canales de alerta y variables.

Configura tu monitorización en una tarde

Instala la CLI o conecta un cliente MCP. Tu primer monitor puede estar funcionando en minutos.

$ npx @loadfocus/monitoring init copiar Empieza gratis →
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