Integrazione Datadog MCP Server

Cosa fa il server “Datadog” MCP?

Il Datadog MCP Server è un server Model Context Protocol (MCP) progettato per fare da ponte tra assistenti AI e la API ufficiale di Datadog. Agendo da intermediario, consente a strumenti e agenti AI di accedere, interrogare e gestire dati di monitoraggio, dashboard, metriche, eventi, log e incidenti dagli account Datadog. Questa integrazione permette a sviluppatori e operatori di automatizzare le attività di monitoraggio, eseguire query avanzate e interagire con le risorse Datadog direttamente dai propri workflow o assistenti AI. Il server supporta sia le API Datadog v1 che v2, offrendo accesso completo agli endpoint dei servizi, una gestione avanzata degli errori e la possibilità di specificare endpoint regionali o di servizio per log e metriche. In definitiva, semplifica i workflow relativi all’osservabilità e alla gestione degli incidenti rendendo le capacità di Datadog accessibili all’interno di ambienti di automazione e sviluppo AI-driven più ampi.

Elenco dei prompt

Nessun template di prompt esplicito è menzionato nella documentazione o nel codice disponibile.

Elenco delle risorse

• Dati di monitoraggio — Accedi ai dati del monitor e alle configurazioni da Datadog.
• Dashboard — Recupera e visualizza le definizioni delle dashboard archiviate in Datadog.
• Metriche — Interroga le metriche disponibili e le relative metadati tramite l’API di Datadog.
• Eventi — Cerca e recupera eventi Datadog entro intervalli di tempo definiti.
• Log — Cerca i log con opzioni avanzate di filtraggio e ordinamento da Datadog.

Elenco degli strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti (come strumenti MCP) è disponibile nella documentazione o nel codice sorgente del server come presentato. Le funzionalità (monitoraggio, dashboard, ecc.) sono probabilmente implementate come strumenti, ma non sono elencate come strumenti MCP distinti nella documentazione.

Casi d’uso di questo MCP Server

• Automazione del monitoraggio: Automatizza il recupero e la gestione delle configurazioni dei monitor, consentendo insight immediati e risposte rapide ai cambiamenti dello stato di salute del sistema.
• Esplorazione delle dashboard: Recupera e rivedi facilmente le definizioni delle dashboard, facilitando per agenti AI o utenti l’analisi, la condivisione e l’aggiornamento delle dashboard di monitoraggio.
• Analisi delle metriche: Interroga e analizza un’ampia gamma di metriche e metadati, supportando indagini approfondite sulle prestazioni, il rilevamento di anomalie o la generazione di visualizzazioni personalizzate.
• Gestione di incidenti ed eventi: Cerca e recupera eventi o dati di incidenti, permettendo ai workflow AI di automatizzare la revisione degli incidenti, l’escalation dei problemi o la sintesi dei post-mortem.
• Ricerca e filtraggio dei log: Esegui query avanzate sui log con filtraggio e ordinamento, facilitando il troubleshooting in tempo reale e l’analisi delle cause tramite strumenti AI-driven.

Come impostarlo

Windsurf

Nessuna istruzione esplicita di setup per Windsurf è fornita nella documentazione.

Claude

1. Assicurati di avere Node.js (v16+) e un account Datadog con chiavi API e Application.
2. Installa il pacchetto globalmente o usa npx.
3. Individua il tuo file di configurazione claude_desktop_config.json.
4. Aggiungi la configurazione del Datadog MCP server sotto l’oggetto mcpServers:

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

5. Salva il file e riavvia Claude Desktop per applicare le modifiche.

Configurazione avanzata con endpoint specifici di servizio:

{
  "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>"
      ]
    }
  }
}

Protezione delle chiavi API tramite variabili d’ambiente:

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

Cursor

Nessuna istruzione esplicita di setup per Cursor è fornita nella documentazione.

Cline

Nessuna istruzione esplicita di setup per Cline è fornita nella documentazione.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI può utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “datadog” con il vero nome del tuo server MCP e di sostituire la URL con quella del tuo server MCP.

Riepilogo

Supporto Roots: ⛔ (Non menzionato)

Sulla base della completezza della documentazione, della presenza di istruzioni di setup per Claude e dell’elenco delle risorse, ma della mancanza di template di prompt, enumerazione degli strumenti MCP e supporto Roots/Sampling, valutiamo questo MCP server come moderatamente maturo e pronto per l’integrazione pratica in workflow AI.

Punteggio MCP