分享一个 AI 有意思的用法

通过 MCP 分析 AWS 、Confluence 和 code repo 上的信息，看看其他人在干啥

公司在 Confluence 上有大量的文档，有按项目分、有按 team 分、也有按个人空间分的
在 code repo 上也有大量代码，有几千个 repo ，一个巨型 repo 可能有上百个服务，各个语言各种技术栈都有
AWS 资源也是一样的

最重要的这些信息绝大部分是公开的，那为啥不看看呢？以前没有 AI 工具的时候，靠人力是没办法读的，现在可以直接通过 codex+confluence MCP 可以全量扫描这些信息，提炼内容，当文档-代码-对应资源可以被穿起来，还挺有意思的。

这方法看起来挺酷，但会不会因为文档质量参差不齐导致 AI 分析结果不太靠谱？

我线上就用类似的 MCP 搞过日志分析，效果杠杠的，建议再加个权限过滤层。

用AI扫描这些分散信息确实能挖出不少隐藏规律，我们团队也试过类似方法，效果出奇地好。

这个 MCP 具体是怎么整合 AWS 和 Confluence 数据的？需要自己写解析器吗？