Datadog MCP Server -integraatio

Mitä “Datadog” MCP Server tekee?

Datadog MCP Server on Model Context Protocol (MCP) -palvelin, joka on suunniteltu yhdistämään tekoälyavustajat ja virallinen Datadog API. Toimiessaan välittäjänä se mahdollistaa tekoälypohjaisten työkalujen ja agenttien pääsyn, kyselyt ja hallinnan Datadog-tilien valvontadataan, koontinäyttöihin, mittareihin, tapahtumiin, lokitietoihin ja häiriöihin. Tämä integraatio antaa kehittäjille ja ylläpitäjille mahdollisuuden automatisoida valvontatehtäviä, suorittaa kehittyneitä kyselyitä ja olla vuorovaikutuksessa Datadog-resurssien kanssa suoraan tekoälytyönkuluista tai avustajista. Palvelin tukee sekä Datadog v1- että v2-API:a, tarjoten kattavan pääsyn palvelupisteisiin, parannetun virheenkäsittelyn sekä mahdollisuuden määrittää alue- tai palvelukohtaiset päätepisteet lokeille ja mittareille. Lopulta se virtaviivaistaa observoitavuuteen ja häiriönhallintaan liittyviä työnkulkuja tuomalla Datadogin ominaisuudet laajempiin tekoälypohjaisiin automaatio- ja kehitysympäristöihin.

Prompteja

Dokumentaatiossa tai koodissa ei mainita eksplisiittisiä prompt-pohjia.

Resurssit

• Valvontadata — Pääsy Datadogin monitorointidataan ja -asetuksiin.
• Koontinäytöt — Hae ja tarkastele Datadogiin tallennettuja koontinäyttömääritelmiä.
• Mittarit — Kysy saatavilla olevia mittareita ja niiden metatietoja Datadogin API:n kautta.
• Tapahtumat — Hae ja etsi Datadogin tapahtumia määritellyllä aikavälillä.
• Lokit — Hae lokitietoja kehittyneillä suodatus- ja lajitteluvaihtoehdoilla Datadogista.

Työkalut

Dokumentaatiossa tai palvelimen lähdekoodissa ei ole eksplisiittistä MCP-työkaluluetteloa. Toiminnot (valvonta, koontinäytöt, yms.) on todennäköisesti toteutettu työkaluina, mutta niitä ei ole lueteltu erillisinä MCP-työkaluina dokumentaatiossa.

Käyttötapaukset tälle MCP Serverille

• Valvonnan automaatio: Automatisoi monitorointiasetusten haku ja hallinta, mahdollistaen välittömät näkymät ja nopeat reagoinnit järjestelmän tilan muutoksiin.
• Koontinäyttöjen tutkiminen: Nouda ja tarkastele koontinäyttömääritelmiä saumattomasti, jolloin tekoälyagenttien tai käyttäjien on helpompi analysoida, jakaa ja päivittää valvontakoontinäyttöjä.
• Mittarianalyysi: Kysy ja analysoi laaja valikoima mittareita ja metatietoja, tukien yksityiskohtaista suorituskykyanalyysiä, poikkeamien havaitsemista tai räätälöityjen visualisointien luontia.
• Häiriö- ja tapahtumahallinta: Hae tapahtumia tai häiriötietoja, jolloin tekoälytyönkulut voivat automatisoida häiriöiden tarkastelun, eskaloida ongelmia tai koostaa jälkikatsauksia.
• Lokien haku ja suodatus: Suorita kehittyneitä lokikyselyitä suodatuksilla ja lajitteluilla, mikä auttaa reaaliaikaista vianetsintää ja juurisyyn analysointia tekoälytyökalujen avulla.

Miten asennetaan

Windsurf

Dokumentaatiossa ei ole erillisiä Windsurf-asennusohjeita.

Claude

1. Varmista, että sinulla on Node.js (v16+) sekä Datadog-tili API- ja Application-avaimilla.
2. Asenna paketti globaalisti tai käytä npx:ää.
3. Etsi claude_desktop_config.json -asetustiedostosi.
4. Lisää Datadog MCP -palvelinasetus mcpServers-olion alle:

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

5. Tallenna tiedosto ja käynnistä Claude Desktop uudelleen, jotta muutokset tulevat voimaan.

Kehittynyt konfigurointi palvelukohtaisilla päätepisteillä:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

API-avainten suojaaminen ympäristömuuttujilla:

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

Cursor

Dokumentaatiossa ei ole erillisiä Cursor-asennusohjeita.

Cline

Dokumentaatiossa ei ole erillisiä Cline-asennusohjeita.

MCP:n käyttö FlowHunissa

MCP:n käyttäminen FlowHunt-työnkuluissa

Jos haluat liittää MCP-serverit FlowHunt-työnkulkuusi, lisää ensin MCP-komponentti työnkulkuun ja yhdistä se tekoälyagenttiin:

Napsauta MCP-komponenttia avataksesi asetusikkunan. Järjestelmän MCP-asetukset -osioon syötä MCP-palvelimen tiedot seuraavassa JSON-muodossa:

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

Kun asetukset on määritetty, tekoälyagentti voi käyttää tätä MCP:tä työkaluna, jolla on pääsy kaikkiin sen toimintoihin ja ominaisuuksiin. Muista vaihtaa “datadog” MCP-serverisi oikeaan nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Roots-tuki: ⛔ (Ei mainittu)

Dokumentaation kattavuuden, Claude-asennusohjeiden ja resurssiluettelon perusteella (vaikka prompt-pohjia, MCP-työkaluluetteloa ja Roots-/näytteenottotukea ei ole), arvioimme tämän MCP-serverin olevan kohtalaisen kypsä ja valmis käytännön integraatioihin tekoälytyönkuluissa.

MCP-arvosana