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Datadog MCP Server

by Nozomuts

Datadog MCP サーバー

英語 (本書) |日本語

ログ検索、トレーススパン検索、トレーススパン集約機能を有効にする、Datadog API 用の MCP サーバー。

特徴

  • ログ検索: 柔軟なクエリオプションを使用して、Datadog からログを検索および取得します。
  • トレーススパン検索: さまざまなフィルタリングオプションを使用して分散トレーススパンを検索します
  • トレーススパンの集計: 分析のために異なるディメンションでトレーススパンを集計します

ツール

  1. search_logs
    • Datadogでログを検索する
    • 入力:
      • filterQuery (オプションの文字列): ログを検索するためのクエリ文字列 (デフォルト: "*")
      • filterFrom (オプションの数値): UNIXタイムスタンプによる検索開始時刻(秒単位)(デフォルト: 15分前)
      • filterTo (オプションの数値): 検索終了時刻 (UNIX タイムスタンプ、秒単位) (デフォルト: 現在の時刻)
      • pageLimit (オプションの数値): 取得するログの最大数 (デフォルト: 25、最大: 1000)
      • pageCursor (オプションの文字列): 追加の結果を取得するためのページ区切りカーソル
    • 戻り値: 次の内容を含む書式設定されたテキスト:
      • 検索条件(クエリと時間範囲)
      • 見つかったログの数
      • 次のページカーソル(利用可能な場合)
      • 以下を含むログの詳細:
        • サービス名
        • タグ
        • タイムスタンプ
        • 状態
        • メッセージ(300文字以内)
        • ホスト
        • 重要な属性 (http.method、http.url、http.status_code、error)
  2. search_spans
    • Datadogでトレーススパンを検索する
    • 入力:
      • filterQuery (オプションの文字列): 範囲を検索するクエリ文字列 (デフォルト: "*")
      • filterFrom (オプションの数値): UNIXタイムスタンプによる検索開始時刻(秒単位)(デフォルト: 15分前)
      • filterTo (オプションの数値): 検索終了時刻 (UNIX タイムスタンプ、秒単位) (デフォルト: 現在の時刻)
      • pageLimit (オプションの数値): 取得するスパンの最大数 (デフォルト: 25、最大: 1000)
      • pageCursor (オプションの文字列): 追加の結果を取得するためのページ区切りカーソル
    • 戻り値: 次の内容を含む書式設定されたテキスト:
      • 検索条件(クエリと時間範囲)
      • 見つかったスパンの数
      • 次のページカーソル(利用可能な場合)
      • スパンの詳細には以下が含まれます:
        • サービス名
        • タイムスタンプ
        • リソース名
        • 期間(秒)
        • ホスト
        • 環境
        • タイプ
        • 重要な属性 (http.method、http.url、http.status_code、error)
  3. aggregate_spans
    • 指定されたディメンションで Datadog のトレース範囲を集計する
    • 入力:
      • filterQuery (オプションの文字列): 集計の範囲をフィルタリングするためのクエリ文字列 (デフォルト: "*")
      • filterFrom (オプションの数値): 開始時刻 (UNIX タイムスタンプ、秒単位) (デフォルト: 15 分前)
      • filterTo (オプションの数値): 終了時刻 (UNIX タイムスタンプ、秒単位) (デフォルト: 現在の時刻)
      • groupBy (オプションの文字列[]): グループ化するディメンション (例: ["service", "resource_name", "status"])
      • aggregation (オプションの文字列):集計方法 - 「count」、「avg」、「sum」、「min」、「max」、「pct」(デフォルト:「count」)
      • interval (オプションの文字列):時系列データの時間間隔(タイプが「timeseries」の場合のみ)
      • type (オプションの文字列): 結果の型。「timeseries」または「total」のいずれか (デフォルト:「timeseries」)
    • 戻り値: 次の内容を含む書式設定されたテキスト:
      • 集計結果はバケットにまとめられ、各バケットには次のものが含まれます。
        • バケットID
        • 値でグループ化する(groupByが指定されている場合)
        • 集計方法に基づいて計算された値
      • 追加のメタデータ:
        • 処理時間(経過)
        • リクエストID
        • 状態
        • 警告(ある場合)

設定

Datadog API とアプリケーション キーを設定する必要があります。

  1. Datadog APIキーページからAPIキーとアプリケーションキーを取得します。
  2. datadog-mcp プロジェクトに依存関係をインストールします。
    npm install # or pnpm install
  3. TypeScript プロジェクトをビルドします。
    npm run build # or pnpm run build

Dockerのセットアップ

次のコマンドで Docker を使用してビルドできます。

docker build -t datadog-mcp .

Claude Desktopでの使用

Claude Desktop でこれを使用するには、 claude_desktop_config.jsonに以下を追加します。

{ "mcpServers": { "datadog": { "command": "node", "args": [ "/path/to/datadog-mcp/build/index.js" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } }

Docker を使用している場合は、次のように設定できます。

{ "mcpServers": { "datadog": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "DD_API_KEY", "-e", "DD_APP_KEY", "datadog-mcp" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } }

VS Codeでの使用

VS Code で簡単にインストールするには、設定を構成します。

  1. VS Code でユーザー設定 (JSON) を開く ( Ctrl+Shift+PPreferences: Open User Settings (JSON) )
  2. 次の構成を追加します。
{ "mcp": { "servers": { "datadog": { "command": "node", "args": [ "/path/to/datadog-mcp/build/index.js" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } } }

Docker を使用している場合は、次のように設定できます。

{ "mcp": { "servers": { "datadog": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "DD_API_KEY", "-e", "DD_APP_KEY", "datadog-mcp" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } } }

あるいは、ワークスペースの.vscode/mcp.jsonファイルにこれを追加することもできます ( mcpキーなし)。

{ "servers": { "datadog": { "command": "node", "args": [ "/path/to/datadog-mcp/build/index.js" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } }

Docker を使用している場合は、次のように設定できます。

{ "servers": { "datadog": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "DD_API_KEY", "-e", "DD_APP_KEY", "datadog-mcp" ], "env": { "DD_API_KEY": "<YOUR_DATADOG_API_KEY>", "DD_APP_KEY": "<YOUR_DATADOG_APP_KEY>" } } } }
Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

remote-capable server

The server can be hosted and run remotely because it primarily relies on remote services or has no dependency on the local environment.

Datadog の監視プラットフォームと連携して、ログの検索、トレース範囲の検索、分析のためのトレース範囲の集約を実行できます。

  1. 特徴
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      1. 設定
        1. Dockerのセットアップ
        2. Claude Desktopでの使用
        3. VS Codeでの使用

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