Datadog MCP Server-integrasjon

Hva gjør “Datadog” MCP Server?

Datadog MCP Server er en Model Context Protocol (MCP)-server utviklet for å bygge bro mellom AI-assistenter og det offisielle Datadog API-et. Ved å fungere som et mellomledd gir den AI-baserte verktøy og agenter tilgang til, søk i og administrasjon av overvåkingsdata, dashboards, målinger, hendelser, logger og hendelser fra Datadog-kontoer. Denne integrasjonen gir utviklere og operatører mulighet til å automatisere overvåkingsoppgaver, utføre avanserte spørringer og samhandle med Datadog-ressurser direkte fra AI-arbeidsflyter eller assistenter. Serveren støtter både Datadog v1 og v2 API-er, gir omfattende tilgang til tjenesteendepunkter, forbedret feilhåndtering, og mulighet til å angi regionale eller tjenestespesifikke endepunkter for logger og målinger. Til syvende og sist strømlinjeformer det arbeidsflyter relatert til observabilitet og hendelseshåndtering ved å gjøre Datadogs kapabiliteter tilgjengelige i bredere AI-drevne automasjons- og utviklingsmiljøer.

Liste over prompt-maler

Ingen eksplisitte prompt-maler er nevnt i tilgjengelig dokumentasjon eller kode.

Liste over ressurser

• Overvåkingsdata — Tilgang på overvåkingsdata og konfigurasjoner fra Datadog.
• Dashboards — Hent og vis dashboarddefinisjoner lagret i Datadog.
• Målinger — Spør på tilgjengelige målinger og deres metadata fra Datadogs API.
• Hendelser — Søk og hent Datadog-hendelser innenfor definerte tidsrammer.
• Logger — Søk i logger med avanserte filtrerings- og sorteringsalternativer fra Datadog.

Liste over verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy (som MCP-verktøy) finnes i dokumentasjonen eller serverens kildekode slik den foreligger. Funksjonalitetene (overvåking, dashboards, osv.) er trolig implementert som verktøy, men er ikke oppført som egne MCP-verktøy i dokumentasjonen.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Overvåkingsautomatisering: Automatiser henting og administrasjon av overvåker-konfigurasjoner, som gir umiddelbar innsikt og rask respons på endringer i systemhelse.
• Dashboard-utforskning: Hent og gjennomgå dashboarddefinisjoner sømløst, slik at AI-agenter eller brukere enklere kan analysere, dele og oppdatere overvåkingsdashboards.
• Målingsanalyse: Spør og analyser et bredt spekter av målinger og metadata, og støtt detaljert ytelsesundersøkelse, avviksdeteksjon eller generering av tilpassede visualiseringer.
• Hendelses- og hendelseshåndtering: Søk og hent hendelser eller hendelsesdata, slik at AI-arbeidsflyter kan automatisere hendelsesgjennomgang, eskalere problemer eller oppsummere etterrapporter.
• Loggsøk og filtrering: Utfør avanserte loggsøk med filtrering og sortering, og muliggjør sanntidsfeilsøking og rotårsaksanalyse via AI-drevne verktøy.

Slik setter du det opp

Windsurf

Ingen eksplisitte Windsurf-oppsettinstruksjoner finnes i dokumentasjonen.

Claude

1. Sørg for at du har Node.js (v16+) og en Datadog-konto med API- og Application-nøkler.
2. Installer pakken globalt eller bruk npx.
3. Finn din claude_desktop_config.json-konfigurasjonsfil.
4. Legg inn Datadog MCP-serverkonfigurasjonen under mcpServers-objektet:

   {
     "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. Lagre filen og start Claude Desktop på nytt for å ta i bruk endringene.

Avansert konfigurasjon med tjenestespesifikke endepunkter:

{
  "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 av API-nøkler 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 eksplisitte Cursor-oppsettinstruksjoner finnes i dokumentasjonen.

Cline

Ingen eksplisitte Cline-oppsettinstruksjoner finnes i dokumentasjonen.

Hvordan bruke denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten og koble den til din AI-agent:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon setter du inn detaljene til din MCP-server ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når det er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og kapabiliteter. Husk å endre “datadog” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Roots-støtte: ⛔ (Ikke nevnt)

Basert på dokumentasjonens fullstendighet, tilstedeværelse av oppsettinstruksjoner for Claude og ressursliste, men mangel på prompt-maler, MCP-verktøysopplistinger og Roots/Sampling-støtte, vurderer vi denne MCP-serveren som moderat moden og klar for praktisk integrasjon i AI-arbeidsflyter.

MCP-score