Tích hợp Máy chủ MCP Datadog

Máy chủ MCP “Datadog” làm gì?

Máy chủ MCP Datadog là một máy chủ Model Context Protocol (MCP) được thiết kế để kết nối các trợ lý AI với API chính thức của Datadog. Bằng cách hoạt động như một trung gian, nó cho phép các công cụ và agent dựa trên AI truy cập, truy vấn và quản lý dữ liệu giám sát, bảng điều khiển, chỉ số, sự kiện, log và sự cố từ tài khoản Datadog. Tích hợp này giúp các nhà phát triển và vận hành tự động hóa các tác vụ giám sát, thực hiện truy vấn nâng cao và tương tác với tài nguyên Datadog trực tiếp từ quy trình hoặc trợ lý AI của mình. Máy chủ hỗ trợ cả API Datadog v1 và v2, cung cấp quyền truy cập toàn diện vào các endpoint dịch vụ, xử lý lỗi được cải tiến và khả năng chỉ định endpoint khu vực hoặc dịch vụ riêng cho log và chỉ số. Cuối cùng, nó hợp lý hóa quy trình liên quan đến quan sát và quản lý sự cố bằng cách đưa khả năng của Datadog vào môi trường phát triển và tự động hóa dựa trên AI rộng hơn.

Danh sách Prompt

Không có prompt template rõ ràng nào được đề cập trong tài liệu hoặc mã nguồn hiện có.

Danh sách Tài nguyên

• Dữ liệu giám sát — Truy cập dữ liệu và cấu hình monitor từ Datadog.
• Bảng điều khiển — Lấy và xem các định nghĩa bảng điều khiển lưu trữ trong Datadog.
• Chỉ số — Truy vấn các chỉ số có sẵn và metadata của chúng từ API Datadog.
• Sự kiện — Tìm kiếm và lấy sự kiện Datadog trong khoảng thời gian xác định.
• Log — Tìm kiếm log với các tùy chọn lọc và sắp xếp nâng cao từ Datadog.

Danh sách Công cụ

Không có danh sách công cụ (như MCP tool) rõ ràng nào trong tài liệu hoặc mã nguồn máy chủ như hiện tại. Các chức năng (giám sát, bảng điều khiển, v.v.) có thể được triển khai như công cụ, nhưng không được liệt kê rõ ràng là MCP tool trong tài liệu.

Trường hợp sử dụng của Máy chủ MCP này

• Tự động hóa giám sát: Tự động lấy và quản lý cấu hình monitor, cho phép có ngay insight và phản hồi nhanh với thay đổi sức khỏe hệ thống.
• Khám phá bảng điều khiển: Lấy và xem xét các định nghĩa bảng điều khiển dễ dàng, giúp agent AI hoặc người dùng dễ dàng phân tích, chia sẻ và cập nhật bảng điều khiển giám sát.
• Phân tích chỉ số: Truy vấn và phân tích đa dạng chỉ số và metadata, hỗ trợ điều tra hiệu suất chi tiết, phát hiện bất thường hoặc tạo trực quan hóa tùy chỉnh.
• Quản lý sự kiện & sự cố: Tìm kiếm và lấy dữ liệu sự kiện hoặc sự cố, cho phép quy trình AI tự động rà soát sự cố, nâng cấp vấn đề hoặc tóm tắt hậu kiểm.
• Tìm kiếm và lọc log: Thực hiện truy vấn log nâng cao với lọc và sắp xếp, hỗ trợ khắc phục sự cố thời gian thực và phân tích nguyên nhân gốc bằng công cụ AI.

Cách thiết lập

Windsurf

Không có hướng dẫn cài đặt Windsurf rõ ràng trong tài liệu.

Claude

1. Đảm bảo bạn đã cài Node.js (v16+) và có tài khoản Datadog với API key và Application key.
2. Cài đặt gói toàn cục hoặc sử dụng npx.
3. Tìm tệp cấu hình claude_desktop_config.json của bạn.
4. Thêm cấu hình máy chủ MCP Datadog vào đối tượng 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. Lưu file và khởi động lại Claude Desktop để áp dụng thay đổi.

Cấu hình nâng cao với endpoint dịch vụ riêng:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Bảo mật API Key bằng biến môi trường:

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

Cursor

Không có hướng dẫn cài đặt Cursor rõ ràng trong tài liệu.

Cline

Không có hướng dẫn cài đặt Cline rõ ràng trong tài liệu.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp các máy chủ MCP vào luồng FlowHunt của bạn, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với agent AI:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, hãy chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, agent AI có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng của nó. Hãy nhớ thay “datadog” thành tên thật của máy chủ MCP và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Hỗ trợ Roots: ⛔ (Không đề cập)

Dựa trên độ đầy đủ tài liệu, có hướng dẫn cài đặt cho Claude, liệt kê tài nguyên nhưng thiếu prompt template, không liệt kê MCP-tool và không đề cập Roots/Sampling, chúng tôi đánh giá máy chủ MCP này ở mức trưởng thành vừa phải và sẵn sàng cho tích hợp thực tiễn trong quy trình AI.

Điểm MCP