Integrácia Datadog MCP Server

Čo robí “Datadog” MCP Server?

Datadog MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navrhnutý na prepojenie AI asistentov s oficiálnym Datadog API. Ako sprostredkovateľ umožňuje AI nástrojom a agentom pristupovať, dotazovať a spravovať monitorovacie dáta, dashboardy, metriky, udalosti, logy a incidenty z Datadog účtov. Táto integrácia dáva vývojárom a operátorom možnosť automatizovať úlohy monitoringu, vykonávať pokročilé dotazy a pracovať s Datadog zdrojmi priamo z AI workflowov alebo asistentov. Server podporuje Datadog API v1 aj v2, poskytuje komplexný prístup k endpointom služieb, vylepšené spracovanie chýb a možnosť špecifikovať regionálne alebo špecifické endpointy pre logy a metriky. V konečnom dôsledku zjednodušuje workflowy spojené s observabilitou a správou incidentov tým, že sprístupňuje schopnosti Datadogu v rámci širších AI automatizovaných a vývojových prostredí.

Zoznam promptov

V dostupnej dokumentácii alebo kóde nie sú uvedené explicitné prompt šablóny.

Zoznam zdrojov

• Monitorovacie dáta — Prístup k monitorovacím dátam a konfigurácii z Datadog.
• Dashboardy — Získavanie a prehliadanie definícií dashboardov uložených v Datadog.
• Metriky — Dotazovanie dostupných metrík a ich metadát z Datadog API.
• Udalosti — Vyhľadávanie a získavanie udalostí z Datadog v definovaných časových intervaloch.
• Logy — Vyhľadávanie logov s pokročilým filtrovaním a triedením priamo z Datadog.

Zoznam nástrojov

V dokumentácii ani v zdrojovom kóde servera nie je uvedený explicitný zoznam nástrojov (ako MCP nástroje). Funkcionality (monitoring, dashboardy atď.) sú pravdepodobne implementované ako nástroje, ale nie sú v dokumentácii vypísané ako samostatné MCP nástroje.

Použitia tohto MCP Servera

• Automatizácia monitoringu: Automatizujte získavanie a správu konfigurácií monitorov, získajte okamžitý prehľad a rýchlu odozvu na zmeny v zdraví systému.
• Prehliadanie dashboardov: Plynulé načítanie a recenzie definícií dashboardov, čo AI agentom a používateľom umožňuje analyzovať, zdieľať a upravovať monitoringové dashboardy.
• Analýza metrík: Dotazujte a analyzujte široké spektrum metrík a metadát na podrobnú výkonnostnú analýzu, detekciu anomálií či tvorbu vlastných vizualizácií.
• Správa incidentov a udalostí: Vyhľadávajte a získavajte udalosti alebo incidenty, čo umožňuje AI workflowom automatizovať revíziu incidentov, eskalovať problémy alebo sumarizovať postmortemy.
• Vyhľadávanie a filtrovanie logov: Realizujte pokročilé dotazy na logy s filtrovaním a triedením pre rýchlejšiu diagnostiku a vyhľadanie príčiny problémov pomocou AI nástrojov.

Ako to nastaviť

Windsurf

V dokumentácii nie sú uvedené explicitné inštrukcie pre Windsurf.

Claude

1. Uistite sa, že máte Node.js (v16+) a účet Datadog s API a Application kľúčmi.
2. Nainštalujte balík globálne alebo použite npx.
3. Nájdite svoj konfiguračný súbor claude_desktop_config.json.
4. Pridajte konfiguráciu Datadog MCP servera pod objekt 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. Uložte súbor a reštartujte Claude Desktop pre uplatnenie zmien.

Pokročilá konfigurácia s endpointmi pre jednotlivé služby:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Zabezpečenie API kľúčov pomocou environmentálnych premenných:

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

Cursor

V dokumentácii nie sú uvedené explicitné inštrukcie pre Cursor.

Cline

V dokumentácii nie sú uvedené explicitné inštrukcie pre Cline.

Ako použiť tento MCP vo flowch

Použitie MCP vo FlowHunt

Na integráciu MCP serverov do vášho FlowHunt workflowu začnite pridaním MCP komponentu do vášho flowu a prepojením s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily vášho MCP servera v tomto JSON formáte:

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

Po nakonfigurovaní bude môcť AI agent tento MCP používať ako nástroj so všetkými jeho funkciami a schopnosťami. Nezabudnite zmeniť “datadog” na skutočný názov vášho MCP servera a URL na vašu MCP server URL adresu.

Prehľad

Roots podpora: ⛔ (Nespomína sa)

Na základe úplnosti dokumentácie, prítomnosti inštrukcií pre Claude a výpisu zdrojov, ale absencie prompt šablón, výpisu MCP-nástrojov a podpory Roots/Sampling, hodnotíme tento MCP server ako stredne vyspelý a pripravený na praktickú integráciu do AI workflowov.

MCP skóre