Integracja serwera Datadog MCP

Co robi serwer “Datadog” MCP?

Serwer Datadog MCP to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do połączenia asystentów AI z oficjalnym API Datadoga. Działając jako pośrednik, umożliwia narzędziom i agentom opartym na AI dostęp, zapytania i zarządzanie danymi monitorującymi, panelami, metrykami, zdarzeniami, logami i incydentami z kont Datadog. Integracja ta pozwala deweloperom i operatorom na automatyzację zadań monitorujących, wykonywanie zaawansowanych zapytań oraz interakcję z zasobami Datadoga bezpośrednio z poziomu przepływów AI lub asystentów. Serwer obsługuje API Datadog zarówno w wersji v1, jak i v2, zapewniając kompleksowy dostęp do punktów serwisowych, ulepszoną obsługę błędów oraz możliwość określenia regionalnych lub specyficznych dla usługi punktów końcowych dla logów i metryk. Ostatecznie upraszcza on przepływy związane z obserwowalnością i zarządzaniem incydentami, udostępniając możliwości Datadoga w szerszych środowiskach automatyzacji i rozwoju napędzanych przez AI.

Lista promptów

W dostępnej dokumentacji lub kodzie nie wymieniono jawnych szablonów promptów.

Lista zasobów

• Dane monitorujące — Dostęp do danych monitorów i konfiguracji z Datadog.
• Panele — Pobieranie i przeglądanie definicji paneli zapisanych w Datadog.
• Metryki — Zapytania o dostępne metryki i ich metadane przez API Datadog.
• Zdarzenia — Wyszukiwanie i pobieranie zdarzeń Datadog w zdefiniowanych ramach czasowych.
• Logi — Wyszukiwanie logów z zaawansowanymi opcjami filtrowania i sortowania z Datadog.

Lista narzędzi

W dokumentacji ani w kodzie serwera nie jest dostępna jawna lista narzędzi (jako narzędzi MCP). Funkcjonalności (monitoring, panele itd.) są prawdopodobnie zaimplementowane jako narzędzia, lecz nie są wyszczególnione jako odrębne narzędzia MCP w dokumentacji.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Automatyzacja monitoringu: Automatyzuj pobieranie i zarządzanie konfiguracjami monitorów, uzyskując natychmiastowe wglądy i szybkie reakcje na zmiany zdrowia systemu.
• Eksploracja paneli: Łatwo pobieraj i przeglądaj definicje paneli, co ułatwia agentom AI lub użytkownikom analizę, udostępnianie i aktualizację paneli monitorujących.
• Analiza metryk: Zapytuj i analizuj szeroki zakres metryk oraz metadanych, wspierając szczegółowe badania wydajności, wykrywanie anomalii czy generowanie własnych wizualizacji.
• Zarządzanie incydentami i zdarzeniami: Wyszukuj i pobieraj dane o zdarzeniach lub incydentach, umożliwiając przepływom AI automatyzowanie przeglądu incydentów, eskalowanie problemów lub podsumowywanie post-mortemów.
• Wyszukiwanie i filtrowanie logów: Wykonuj zaawansowane zapytania do logów z filtrowaniem i sortowaniem, wspierając rozwiązywanie problemów w czasie rzeczywistym i analizę przyczyn z wykorzystaniem narzędzi AI.

Jak to skonfigurować

Windsurf

Brak jawnych instrukcji konfiguracji Windsurf w dokumentacji.

Claude

1. Upewnij się, że masz Node.js (v16+) i konto Datadog z kluczami API oraz Application.
2. Zainstaluj paczkę globalnie lub użyj npx.
3. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny claude_desktop_config.json.
4. Dodaj konfigurację serwera Datadog MCP w obiekcie mcpServers:

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

5. Zapisz plik i uruchom ponownie Claude Desktop, aby zastosować zmiany.

Zaawansowana konfiguracja z punktami serwisowymi:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Zabezpieczanie kluczy API za pomocą zmiennych środowiskowych:

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

Cursor

Brak jawnych instrukcji konfiguracji Cursor w dokumentacji.

Cline

Brak jawnych instrukcji konfiguracji Cline w dokumentacji.

Jak używać tego MCP w przepływach

Korzystanie z MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP z przepływem pracy w FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemu MCP wstaw szczegóły serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, by zmienić “datadog” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz zastąpić URL własnym adresem serwera MCP.

Podsumowanie

Obsługa Roots: ⛔ (Nie wspomniano)

Na podstawie kompletności dokumentacji, obecności instrukcji konfiguracji dla Claude oraz listy zasobów, ale braku szablonów promptów, wyliczonych narzędzi MCP i wsparcia Roots/Sampling, oceniamy ten serwer MCP jako umiarkowanie dojrzały i gotowy do praktycznej integracji z przepływami AI.

Ocena MCP