Datadog MCP Server-integratie

Wat doet de “Datadog” MCP Server?

De Datadog MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die ontwikkeld is om AI-assistenten te koppelen aan de officiële Datadog API. Door als tussenpersoon te fungeren, stelt deze server AI-tools en -agenten in staat om monitoringdata, dashboards, statistieken, gebeurtenissen, logs en incidenten uit Datadog-accounts te benaderen, bevragen en beheren. Deze integratie stelt ontwikkelaars en operators in staat om monitoringtaken te automatiseren, geavanceerde zoekopdrachten uit te voeren en direct te interacteren met Datadog-resources vanuit hun AI-workflows of -assistenten. De server ondersteunt zowel Datadog v1 als v2 API’s, biedt uitgebreide toegang tot service endpoints, verbeterde foutafhandeling, en de mogelijkheid om regionale of service-specifieke endpoints voor logs en statistieken te specificeren. Uiteindelijk stroomlijnt het de workflows rondom observatie en incidentbeheer door de mogelijkheden van Datadog toegankelijk te maken binnen bredere AI-gestuurde automatiserings- en ontwikkelomgevingen.

Lijst van Prompts

Geen expliciete prompt-sjablonen worden genoemd in de beschikbare documentatie of code.

Lijst van Resources

• Monitoringdata — Toegang tot monitordata en configuraties uit Datadog.
• Dashboards — Ophalen en bekijken van dashboarddefinities opgeslagen in Datadog.
• Statistieken — Beschikbare statistieken en hun metadata bevragen via de Datadog API.
• Gebeurtenissen — Zoeken en ophalen van Datadog-gebeurtenissen binnen gedefinieerde tijdsbestekken.
• Logs — Logs doorzoeken met geavanceerde filter- en sorteermogelijkheden vanuit Datadog.

Lijst van Tools

Geen expliciete lijst van tools (als MCP-tools) is beschikbaar in de documentatie of de serversource zoals deze gepresenteerd wordt. De functionaliteiten (monitoring, dashboards, etc.) zijn waarschijnlijk geïmplementeerd als tools, maar worden niet als afzonderlijke MCP-tools opgesomd in de documentatie.

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Monitoringautomatisering: Automatiseer het ophalen en beheren van monitorconfiguraties, waardoor directe inzichten en snelle reacties op veranderingen in de systeemgezondheid mogelijk worden.
• Dashboardverkenning: Haal eenvoudig dashboarddefinities op en bekijk deze, zodat AI-agenten of gebruikers monitoringdashboards kunnen analyseren, delen en bijwerken.
• Statistiekanalyse: Bevraag en analyseer een breed scala aan statistieken en metadata, ter ondersteuning van gedetailleerde prestatieonderzoeken, anomaliedetectie of het genereren van aangepaste visualisaties.
• Incident- & Eventbeheer: Zoek en haal gebeurtenissen of incidentdata op, zodat AI-workflows incidenten automatisch kunnen beoordelen, issues kunnen escaleren of post-mortems kunnen samenvatten.
• Log search en filtering: Voer geavanceerde logqueries uit met filtering en sortering, wat realtime troubleshooting en root cause-analyse via AI-gestuurde tools vergemakkelijkt.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen expliciete Windsurf-installatie-instructies in de documentatie.

Claude

1. Zorg dat je Node.js (v16+) en een Datadog-account met API- en Applicatiesleutels hebt.
2. Installeer het pakket globaal of gebruik npx.
3. Zoek je claude_desktop_config.json configuratiebestand.
4. Voeg de Datadog MCP serverconfiguratie toe onder het mcpServers object:

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

5. Sla het bestand op en herstart Claude Desktop om de wijzigingen toe te passen.

Geavanceerde configuratie met service-specifieke 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>"
      ]
    }
  }
}

API-sleutels beveiligen met omgevingsvariabelen:

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

Cursor

Geen expliciete Cursor-installatie-instructies in de documentatie.

Cline

Geen expliciete Cline-installatie-instructies in de documentatie.

Hoe gebruik je deze MCP in flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP-servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in het systeem-MCP-configuratiesectie jouw MCP-servergegevens toe in dit JSON-formaat:

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

Na configuratie kan de AI-agent deze MCP als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “datadog” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te wijzigen naar de URL van je eigen MCP-server.

Overzicht

Roots-ondersteuning: ⛔ (Niet genoemd)

Op basis van de volledigheid van de documentatie, aanwezigheid van installatie-instructies voor Claude, en resource-overzichten, maar het ontbreken van promptsjablonen, MCP-tooloverzichten en Roots/Sampling-ondersteuning, beoordelen we deze MCP-server als redelijk volwassen en klaar voor praktische integratie in AI-workflows.

MCP Score