Integração do Servidor Datadog MCP

O que o Servidor “Datadog” MCP faz?

O Servidor Datadog MCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) criado para fazer a ponte entre assistentes de IA e a API oficial do Datadog. Atuando como intermediário, ele permite que ferramentas e agentes baseados em IA acessem, consultem e gerenciem dados de monitoramento, dashboards, métricas, eventos, logs e incidentes das contas Datadog. Essa integração capacita desenvolvedores e operadores a automatizar tarefas de monitoramento, realizar consultas avançadas e interagir com recursos do Datadog diretamente de seus fluxos de trabalho ou assistentes de IA. O servidor suporta tanto as APIs v1 quanto v2 do Datadog, proporcionando acesso abrangente aos endpoints de serviço, melhor tratamento de erros e a possibilidade de especificar endpoints regionais ou específicos de serviço para logs e métricas. Em resumo, ele simplifica fluxos de trabalho ligados à observabilidade e gestão de incidentes ao tornar as capacidades do Datadog acessíveis em ambientes mais amplos de automação e desenvolvimento orientados por IA.

Lista de Prompts

Nenhum template de prompt explícito é mencionado na documentação ou código disponível.

Lista de Recursos

• Dados de monitoramento — Acesse dados e configurações de monitores do Datadog.
• Dashboards — Recupere e visualize definições de dashboards armazenadas no Datadog.
• Métricas — Consulte métricas disponíveis e seus metadados via API do Datadog.
• Eventos — Pesquise e recupere eventos do Datadog em intervalos de tempo definidos.
• Logs — Pesquise logs com opções avançadas de filtragem e ordenação do Datadog.

Lista de Ferramentas

Nenhuma lista explícita de ferramentas (como ferramentas MCP) está disponível na documentação ou árvore fonte do servidor. As funcionalidades (monitoramento, dashboards, etc.) provavelmente são implementadas como ferramentas, mas não estão enumeradas como ferramentas MCP distintas na documentação.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Automação de Monitoramento: Automatize a obtenção e gestão de configurações de monitores, permitindo insights instantâneos e respostas rápidas a mudanças no estado do sistema.
• Exploração de Dashboards: Busque e revise definições de dashboards facilmente, facilitando para agentes de IA ou usuários a análise, compartilhamento e atualização de dashboards de monitoramento.
• Análise de Métricas: Consulte e analise uma ampla gama de métricas e metadados, apoiando investigações detalhadas de performance, detecção de anomalias ou geração de visualizações personalizadas.
• Gestão de Incidentes & Eventos: Pesquise e recupere dados de eventos ou incidentes, permitindo que fluxos de IA automatizem revisões, escalonem problemas ou resumam post-mortems.
• Busca e Filtragem de Logs: Execute consultas avançadas de logs com filtragem e ordenação, facilitando troubleshooting em tempo real e análise de causa raiz via ferramentas orientadas por IA.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução explícita de configuração do Windsurf é fornecida na documentação.

Claude

1. Certifique-se de ter o Node.js (v16+) e uma conta Datadog com chaves de API e Application.
2. Instale o pacote globalmente ou use npx.
3. Localize o arquivo de configuração claude_desktop_config.json.
4. Adicione a configuração do servidor Datadog MCP dentro do objeto mcpServers:

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

5. Salve o arquivo e reinicie o Claude Desktop para aplicar as alterações.

Configuração avançada com endpoints específicos de serviço:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Protegendo as chaves de API com variáveis de ambiente:

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

Cursor

Nenhuma instrução explícita de configuração do Cursor é fornecida na documentação.

Cline

Nenhuma instrução explícita de configuração do Cline é fornecida na documentação.

Como usar este MCP nos fluxos

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA pode usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “datadog” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu próprio servidor MCP.

Visão Geral

Suporte a Roots: ⛔ (Não mencionado)

Com base na completude da documentação, presença de instruções de configuração para o Claude e listagem de recursos, mas ausência de templates de prompt, enumeração de ferramentas MCP e suporte a Roots/Sampling, avaliamos este servidor MCP como moderadamente maduro e pronto para integração prática em fluxos de trabalho de IA.

Pontuação MCP