Datadog MCP Sunucusu Entegrasyonu

“Datadog” MCP Sunucusu ne yapar?

Datadog MCP Sunucusu, AI asistanları ile resmi Datadog API’si arasında köprü kurmak için tasarlanmış bir Model Context Protocol (MCP) sunucusudur. Aracı görevi görerek, AI tabanlı araçların ve ajanların izleme verileri, panolar, metrikler, olaylar, günlükler ve olayları Datadog hesaplarından erişmesine, sorgulamasına ve yönetmesine olanak tanır. Bu entegrasyon, geliştiricilerin ve operatörlerin izleme görevlerini otomatikleştirmesine, gelişmiş sorgular çalıştırmasına ve Datadog kaynaklarıyla doğrudan AI iş akışları veya asistanları üzerinden etkileşime girmesine imkân tanır. Sunucu, hem Datadog v1 hem de v2 API’lerini destekler; hizmet uç noktalarına kapsamlı erişim, gelişmiş hata yönetimi ve günlükler ile metrikler için bölgesel ya da hizmete özel uç noktalar tanımlama olanağı sunar. Sonuç olarak, Datadog’un yeteneklerini daha geniş AI tabanlı otomasyon ve geliştirme ortamlarında erişilebilir kılarak gözlemlenebilirlik ve olay yönetimiyle ilgili iş akışlarını kolaylaştırır.

İstem Listesi

Mevcut dokümantasyonda veya kodda açık istem şablonları belirtilmemiştir.

Kaynak Listesi

• İzleme verileri — Datadog’dan monitör verilerine ve yapılandırmalarına erişin.
• Panolar — Datadog’da kayıtlı pano tanımlarını alın ve görüntüleyin.
• Metrikler — Datadog API’sinden mevcut metrikleri ve metaverilerini sorgulayın.
• Olaylar — Belirli zaman aralıklarında Datadog olaylarını arayın ve alın.
• Günlükler — Datadog’dan gelişmiş filtreleme ve sıralama seçenekleriyle günlük arayın.

Araç Listesi

Mevcut dokümantasyonda veya sunucu kaynak dizininde (MCP aracı olarak) açık bir araç listesi bulunmamaktadır. İşlevler (izleme, panolar vb.) muhtemelen araç olarak uygulanmıştır; fakat dokümantasyonda ayrı ayrı MCP aracı olarak listelenmemiştir.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• İzleme Otomasyonu: Monitör yapılandırmalarını otomatik olarak alıp yönetin; sistem sağlığındaki değişikliklere anında içgörü ve hızlı yanıtlar sağlayın.
• Pano Keşfi: Pano tanımlarını sorunsuzca alın ve inceleyin; AI ajanları ya da kullanıcılar için izleme panolarını analiz etmeyi, paylaşmayı ve güncellemeyi kolaylaştırın.
• Metrik Analizi: Geniş bir yelpazedeki metrikleri ve metaverileri sorgulayın ve analiz edin; ayrıntılı performans incelemeleri, anomali tespiti veya özel görselleştirme üretimi için destek sağlar.
• Olay ve Olay Yönetimi: Olayları veya olay verilerini arayın ve alın; AI iş akışlarının olay incelemesini otomatikleştirmesine, sorunları yükseltmesine veya postmortem özetler hazırlamasına imkân tanır.
• Günlük Arama ve Filtreleme: Gelişmiş filtreleme ve sıralamayla günlük sorguları çalıştırın; AI tabanlı araçlarla gerçek zamanlı sorun giderme ve kök neden analizi yapmayı kolaylaştırır.

Kurulum Nasıl Yapılır

Windsurf

Dokümantasyonda açık Windsurf kurulum yönergeleri verilmemiştir.

Claude

1. Node.js (v16+) ve API ile Uygulama anahtarlarına sahip bir Datadog hesabınız olduğundan emin olun.
2. Paketi global olarak kurun veya npx kullanın.
3. claude_desktop_config.json yapılandırma dosyanızı bulun.
4. mcpServers nesnesinin altına Datadog MCP sunucu yapılandırmasını ekleyin:

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

5. Dosyayı kaydedin ve değişikliklerin geçerli olması için Claude Desktop’u yeniden başlatın.

Hizmete özel uç noktalar ile gelişmiş yapılandırma:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

API Anahtarlarını ortam değişkenleriyle güvenli hale getirme:

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

Cursor

Dokümantasyonda açık Cursor kurulum yönergeleri verilmemiştir.

Cline

Dokümantasyonda açık Cline kurulum yönergeleri verilmemiştir.

Bu MCP’yi akışlar içinde nasıl kullanabilirsiniz?

FlowHunt’ta MCP Kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve AI ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu bilgilerinizi şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırmadan sonra, AI ajanı bu MCP’yi tüm işlevlerine ve yeteneklerine erişmek için bir araç olarak kullanabilir. “datadog” ifadesini kendi MCP sunucunuzun adıyla ve URL’yi de kendi MCP sunucu URL’nizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Roots desteği: ⛔ (Bahsedilmemiş)

Dokümantasyonun kapsamı, Claude için kurulum yönergeleri ve kaynak listesi bulunması; ancak istem şablonlarının, MCP aracı listesinin ve Roots/Örnekleme desteğinin olmaması nedeniyle, bu MCP sunucusunu AI iş akışlarına pratik entegrasyon için orta derecede olgun ve hazır olarak değerlendiriyoruz.

MCP Puanı