Datadog MCP Server-integration

Vad gör “Datadog” MCP Server?

Datadog MCP Server är en Model Context Protocol (MCP)-server utformad för att fungera som brygga mellan AI-assistenter och det officiella Datadog API:et. Genom att agera mellanhand möjliggör den för AI-baserade verktyg och agenter att komma åt, fråga och hantera övervakningsdata, dashboards, metrik, händelser, loggar och incidenter från Datadog-konton. Denna integration ger utvecklare och driftpersonal möjlighet att automatisera övervakningsuppgifter, utföra avancerade frågor och interagera med Datadog-resurser direkt från sina AI-arbetsflöden eller assistenter. Servern stödjer både Datadog v1- och v2-API:er, vilket ger omfattande tillgång till tjänstens endpoints, förbättrad felhantering samt möjlighet att ange regionala eller tjänstespecifika endpoints för loggar och metrik. I slutändan effektiviserar den arbetsflöden relaterade till observabilitet och incidenthantering genom att göra Datadogs funktioner tillgängliga i bredare AI-drivna automations- och utvecklingsmiljöer.

Lista över Prompts

Inga explicita promptmallar nämns i den tillgängliga dokumentationen eller koden.

Resurslista

• Övervakningsdata — Få tillgång till monitordata och konfigurationer från Datadog.
• Dashboards — Hämta och visa dashboard-definitioner lagrade i Datadog.
• Metrik — Fråga tillgänglig metrik och deras metadata från Datadogs API.
• Händelser — Sök och hämta Datadog-händelser inom definierade tidsramar.
• Loggar — Sök loggar med avancerade filtrerings- och sorteringsalternativ från Datadog.

Verktygslista

Ingen explicit lista på verktyg (som MCP-verktyg) finns i dokumentationen eller serverns källkod som presenterad. Funktionaliteterna (övervakning, dashboards, etc.) är troligen implementerade som verktyg, men redovisas inte som separata MCP-verktyg i dokumentationen.

Användningsområden för denna MCP-server

• Automatiserad övervakning: Automatisera hämtning och hantering av monitorkonfigurationer, vilket möjliggör omedelbara insikter och snabba åtgärder vid förändringar i systemhälsan.
• Dashboard-exploration: Hämta och granska dashboard-definitioner sömlöst, vilket gör det enklare för AI-agenter eller användare att analysera, dela och uppdatera övervakningsdashboards.
• Metrikanalys: Fråga och analysera ett brett spektrum av metrik och metadata, vilket stödjer detaljerade prestandautredningar, avvikelsedetektering eller skapande av anpassade visualiseringar.
• Incident- & händelsehantering: Sök och hämta händelser eller incidentdata, så att AI-arbetsflöden kan automatisera incidentgranskning, eskalera ärenden eller sammanfatta post-mortems.
• Loggsökning och filtrering: Utför avancerade loggfrågor med filtrering och sortering, vilket möjliggör felsökning i realtid och rotorsaksanalys via AI-drivna verktyg.

Så här sätter du upp det

Windsurf

Inga explicita inställningsinstruktioner för Windsurf ges i dokumentationen.

Claude

1. Säkerställ att du har Node.js (v16+) och ett Datadog-konto med API- och applikationsnycklar.
2. Installera paketet globalt eller använd npx.
3. Lokalisera din konfigurationsfil claude_desktop_config.json.
4. Lägg till Datadog MCP-server-konfigurationen under objektet 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. Spara filen och starta om Claude Desktop för att tillämpa ändringarna.

Avancerad konfiguration med tjänstespecifika 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>"
      ]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar med miljövariabler:

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

Cursor

Inga explicita inställningsinstruktioner för Cursor ges i dokumentationen.

Cline

Inga explicita inställningsinstruktioner för Cline ges i dokumentationen.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer enligt detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “datadog” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en till din egen MCP-server-URL.

Översikt

Roots-stöd: ⛔ (Ej nämnt)

Baserat på dokumentationens fullständighet, närvaro av installationsinstruktioner för Claude och resurslista, men avsaknad av promptmallar, MCP-verktygsuppräkning samt Roots/Sampling-stöd, bedömer vi denna MCP-server som måttligt mogen och redo för praktisk integration i AI-arbetsflöden.

MCP-betyg