Datadog MCP Server-integration

Hvad laver “Datadog” MCP Server?

Datadog MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server designet til at bygge bro mellem AI-assistenter og det officielle Datadog API. Ved at fungere som et mellemled muliggør den, at AI-baserede værktøjer og agenter kan tilgå, forespørge og administrere overvågningsdata, dashboards, metrics, events, logs og hændelser fra Datadog-konti. Denne integration giver udviklere og driftspersonale mulighed for at automatisere overvågningsopgaver, udføre avancerede forespørgsler og interagere med Datadog-ressourcer direkte fra deres AI-workflows eller assistenter. Serveren understøtter både Datadog v1- og v2-API’er, hvilket giver omfattende adgang til service-endpoints, forbedret fejlhåndtering og mulighed for at specificere regionale eller service-specifikke endpoints for logs og metrics. Samlet set strømliner den workflows relateret til observabilitet og hændelseshåndtering ved at gøre Datadogs funktioner tilgængelige i bredere AI-drevne automations- og udviklingsmiljøer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte promptskabeloner er nævnt i den tilgængelige dokumentation eller kode.

Liste over Ressourcer

• Overvågningsdata — Adgang til monitor-data og konfigurationer fra Datadog.
• Dashboards — Hent og vis dashboard-definitioner gemt i Datadog.
• Metrics — Forespørg tilgængelige metrics og deres metadata fra Datadogs API.
• Events — Søg og hent Datadog-events inden for definerede tidsrammer.
• Logs — Søg logs med avancerede filtrerings- og sorteringsmuligheder fra Datadog.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer (som MCP-værktøjer) er tilgængelig i dokumentationen eller serverens kildekode, som præsenteret. Funktionaliteterne (overvågning, dashboards osv.) er sandsynligvis implementeret som værktøjer, men er ikke opregnet som diskrete MCP-værktøjer i dokumentationen.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Automatisering af overvågning: Automatisér hentning og administration af monitor-konfigurationer, hvilket giver øjeblikkelig indsigt og hurtige reaktioner på ændringer i systemets sundhed.
• Dashboard-udforskning: Hent og gennemgå dashboard-definitioner problemfrit, så AI-agenter eller brugere lettere kan analysere, dele og opdatere overvågningsdashboards.
• Metrics-analyse: Forespørg og analyser et bredt udvalg af metrics og metadata, hvilket understøtter detaljerede performance-undersøgelser, anomali-detektion eller generering af tilpassede visualiseringer.
• Hændelses- & eventhåndtering: Søg og hent events eller hændelsesdata, så AI-workflows kan automatisere hændelsesgennemgang, eskalere problemer eller opsummere postmortems.
• Log-søgning og filtrering: Udfør avancerede log-forespørgsler med filtrering og sortering, hvilket muliggør fejlfinding i realtid og root cause-analyse via AI-drevne værktøjer.

Sådan sættes den op

Windsurf

Ingen eksplicitte Windsurf-opsætningsvejledninger gives i dokumentationen.

Claude

1. Sørg for, at du har Node.js (v16+) og en Datadog-konto med API- og Application-nøgler.
2. Installer pakken globalt eller brug npx.
3. Find din claude_desktop_config.json-konfigurationsfil.
4. Tilføj Datadog MCP-serverkonfigurationen under objektet mcpServers:

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

5. Gem filen og genstart Claude Desktop for at anvende ændringerne.

Avanceret konfiguration med service-specifikke endpoints:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler:

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

Cursor

Ingen eksplicitte Cursor-opsætningsvejledninger gives i dokumentationen.

Cline

Ingen eksplicitte Cline-opsætningsvejledninger gives i dokumentationen.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer i dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “datadog” til navnet på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Roots-support: ⛔ (Ikke nævnt)

Baseret på dokumentationens fuldstændighed, tilstedeværelsen af opsætningsvejledning for Claude og ressourceoversigt, men manglen på promptskabeloner, MCP-værktøjsopregning og Roots/Sampling-support, vurderer vi denne MCP-server som moderat moden og klar til praktisk integration i AI-workflows.

MCP-score