تكامل خادم Datadog MCP

ماذا يفعل خادم “Datadog” MCP؟

يعد خادم Datadog MCP خادم بروتوكول Model Context (MCP) صُمم ليكون جسرًا بين مساعدي الذكاء الاصطناعي وواجهة برمجة تطبيقات Datadog الرسمية. من خلال عمله كوسيط، يمكّن الأدوات والوكلاء المدعومين بالذكاء الاصطناعي من الوصول إلى بيانات المراقبة ولوحات المعلومات والقياسات والأحداث والسجلات والحوادث من حسابات Datadog، واستعلامها وإدارتها. يتيح هذا التكامل للمطورين والمشغلين أتمتة مهام المراقبة، وتنفيذ استعلامات متقدمة، والتفاعل مع موارد Datadog مباشرة من تدفقات عملهم أو مساعديهم المدعومين بالذكاء الاصطناعي. يدعم الخادم واجهات برمجة التطبيقات v1 وv2 من Datadog، ويوفر وصولاً شاملاً لنقاط النهاية الخدمية، ومعالجة محسنة للأخطاء، وإمكانية تحديد نقاط نهاية إقليمية أو مخصصة للخدمات للسجلات والقياسات. في النهاية، يبسّط تدفقات العمل المتعلقة بالمراقبة وإدارة الحوادث بجعل إمكانيات Datadog متاحة ضمن بيئات الأتمتة والتطوير المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

قائمة الموجهات

لا توجد قوالب موجهة صريحة مذكورة في الوثائق المتاحة أو الكود.

قائمة الموارد

• بيانات المراقبة — الوصول إلى بيانات المراقبة وإعداداتها من Datadog.
• لوحات المعلومات — استرجاع وعرض تعريفات لوحات المعلومات المخزنة في Datadog.
• القياسات — استعلام القياسات المتاحة ومعلوماتها الوصفية من واجهة Datadog.
• الأحداث — البحث واسترجاع أحداث Datadog ضمن أطر زمنية محددة.
• السجلات — البحث في السجلات مع خيارات ترشيح وفرز متقدمة من Datadog.

قائمة الأدوات

لا توجد قائمة صريحة بالأدوات (كأدوات MCP) متاحة في الوثائق أو المصدر البرمجي للخادم كما هو معروض. من المرجح أن الوظائف (المراقبة، لوحات المعلومات، إلخ) منفذة كأدوات، لكنها غير معددة كأدوات MCP منفصلة في الوثائق.

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• أتمتة المراقبة: أتمتة استرجاع وإدارة إعدادات المراقبة، مما يتيح رؤى فورية واستجابة سريعة لتغيرات صحة النظام.
• استكشاف لوحات المعلومات: استرجاع ومراجعة تعريفات لوحات المعلومات بسلاسة، مما يسهل على وكلاء الذكاء الاصطناعي أو المستخدمين تحليل ومشاركة وتحديث لوحات المراقبة.
• تحليل القياسات: استعلام وتحليل مجموعة واسعة من القياسات والمعلومات الوصفية، ودعم التحقيقات التفصيلية في الأداء، واكتشاف الشذوذ، أو إنشاء تصورات مخصصة.
• إدارة الحوادث والأحداث: البحث واسترجاع بيانات الحوادث أو الأحداث، مما يسمح لتدفقات الذكاء الاصطناعي بأتمتة مراجعة الحوادث، وتصعيد المشكلات، أو تلخيص التقارير بعد الحوادث.
• البحث والترشيح في السجلات: تنفيذ استعلامات متقدمة في السجلات مع الترشيح والفرز، مما يسهل استكشاف الأخطاء وتحليل الأسباب الجذرية في الوقت الحقيقي عبر أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

كيفية إعداده

Windsurf

لا توجد تعليمات إعداد Windsurf صريحة في الوثائق.

Claude

1. تأكد من وجود Node.js (الإصدار 16 أو أحدث) وحساب Datadog مع مفاتيح API و Application.
2. قم بتثبيت الحزمة عالميًا أو استخدم npx.
3. حدد موقع ملف الإعداد الخاص بك claude_desktop_config.json.
4. أضف إعداد خادم Datadog MCP تحت كائن mcpServers:

   {
     "mcpServers": {
       "datadog": {
         "command": "npx",
         "args": [
           "datadog-mcp-server",
           "--apiKey",
           "<YOUR_API_KEY>",
           "--appKey",
           "<YOUR_APP_KEY>",
           "--site",
           "<YOUR_DD_SITE>(e.g us5.datadoghq.com)"
         ]
       }
     }
   }
   

5. احفظ الملف وأعد تشغيل Claude Desktop لتطبيق التغييرات.

إعداد متقدم مع نقاط نهاية مخصصة للخدمات:

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "datadog-mcp-server",
        "--apiKey", "<YOUR_API_KEY>",
        "--appKey", "<YOUR_APP_KEY>",
        "--site", "<YOUR_DD_SITE>",
        "--logsSite", "<YOUR_LOGS_SITE>",
        "--metricsSite", "<YOUR_METRICS_SITE>"
      ]
    }
  }
}

تأمين مفاتيح API باستخدام متغيرات البيئة:

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "datadog-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "DD_APP_KEY": "<YOUR_APP_KEY>"
      }
    }
  }
}

Cursor

لا توجد تعليمات إعداد Cursor صريحة في الوثائق.

Cline

لا توجد تعليمات إعداد Cline صريحة في الوثائق.

كيفية استخدام MCP هذا داخل التدفقات

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعداد. في قسم إعداد MCP الخاص بالنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام هذا التنسيق في JSON:

{
  "datadog": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بمجرد الإعداد، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “datadog” إلى الاسم الفعلي لخادم MCP الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

دعم Roots: ⛔ (لم يذكر)

استنادًا إلى اكتمال الوثائق، ووجود تعليمات الإعداد لـ Claude، وقائمة الموارد، لكن مع غياب قوالب الموجهات، وتعداد أدوات MCP، ودعم Roots/Sampling، نقيم هذا الخادم MCP بأنه متوسط النضج وجاهز للدمج العملي في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي.

تقييم MCP