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# Datadog MCP Server
DatadogのAPIにアクセスするためのMCPサーバーで、ログ検索、トレーススパン検索、トレーススパン集計機能を提供します。
<a href="https://glama.ai/mcp/servers/@Nozomuts/datadog-mcp">
<img width="380" height="200" src="https://glama.ai/mcp/servers/@Nozomuts/datadog-mcp/badge" alt="Datadog Server MCP server" />
</a>
## 機能
- **ログ検索**: 柔軟なクエリオプションでDatadogからログを検索・取得
- **トレーススパン検索**: さまざまな条件で分散トレーススパンを検索
- **トレーススパン集計**: 分析のためにトレーススパンを異なる次元で集計
## ツール
1. `search_logs`
- Datadogのログを検索するツール
- 入力パラメータ:
- `filterQuery` (任意, 文字列): ログ検索用クエリ文字列（デフォルト: "*"）
- `filterFrom` (任意, 数値): 検索開始時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 15分前）
- `filterTo` (任意, 数値): 検索終了時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 現在時刻）
- `pageLimit` (任意, 数値): 取得するログの最大数（デフォルト: 25、最大: 1000）
- `pageCursor` (任意, 文字列): 追加結果を取得するためのページネーションカーソル
- 戻り値: フォーマット済みログと生ログデータ
2. `search_spans`
- Datadogのトレーススパンを検索するツール
- 入力パラメータ:
- `filterQuery` (任意, 文字列): スパン検索用クエリ文字列（デフォルト: "*"）
- `filterFrom` (任意, 数値): 検索開始時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 15分前）
- `filterTo` (任意, 数値): 検索終了時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 現在時刻）
- `pageLimit` (任意, 数値): 取得するスパンの最大数（デフォルト: 25、最大: 1000）
- `pageCursor` (任意, 文字列): 追加結果を取得するためのページネーションカーソル
- 戻り値: フォーマット済みスパン情報
3. `aggregate_spans`
- Datadogのトレーススパンを指定された次元で集計するツール
- 入力パラメータ:
- `filterQuery` (任意, 文字列): 集計対象スパンのフィルタ用クエリ文字列（デフォルト: "*"）
- `filterFrom` (任意, 数値): 開始時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 15分前）
- `filterTo` (任意, 数値): 終了時間（UNIXタイムスタンプ、秒単位、デフォルト: 現在時刻）
- `groupBy` (任意, 文字列[]): グループ化する次元（例: ["service", "resource_name", "status"]）
- `aggregation` (任意, 文字列): 集計方法 - "count", "avg", "sum", "min", "max", "pct"（デフォルト: "count"）
- `interval` (任意, 文字列): 時系列データの間隔（typeが"timeseries"の時のみ指定）
- `type` (任意, 文字列): 結果タイプ、"timeseries"または"total"（デフォルト: "timeseries"）
- 戻り値: フォーマット済みテキスト、含まれるもの：
- バケット内の集計結果、各バケットには以下が含まれる：
- バケットID
- グループ化された値（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（経過時間）
- リクエストID
- ステータス
- 警告（ある場合）
## セットアップ
DatadogのAPIキーとアプリケーションキーの設定が必要です：
1. [DatadogのAPIキーページ](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys)からAPIキーとアプリケーションキーを取得
2. datadog-mcpで依存関係のインストール：
```bash
npm install
# または
pnpm install
```
3. datadog-mcpでTypeScriptプロジェクトのビルド：
```bash
npm run build
# または
pnpm run build
```
### Dockerでのセットアップ
Dockerを使用してセットアップする場合、以下のコマンドでビルドできます：
```bash
docker build -t datadog-mcp .
```
### Claude Desktopでの使用法
Claude Desktopで使用するには、`claude_desktop_config.json`に以下を追加してください：
```json
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
```
Dockerを使用する場合は以下のように設定できます：
```json
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DD_API_KEY",
"-e",
"DD_APP_KEY",
"datadog-mcp"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
```
### VS Codeでの使用法
VS Codeですぐに使用するための設定方法：
1. VS Codeでユーザー設定（JSON）を開く（`Ctrl+Shift+P` → `Preferences: Open User Settings (JSON)`）
2. 次の設定を追加：
```json
{
"mcp": {
"servers": {
"datadog": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
}
```
Dockerを使用する場合は、以下のように設定できます：
```json
{
"mcp": {
"servers": {
"datadog": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DD_API_KEY",
"-e",
"DD_APP_KEY",
"datadog-mcp"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
}
```
または、ワークスペースの`.vscode/mcp.json`ファイルに以下を追加することもできます（`mcp`キーなし）：
```json
{
"servers": {
"datadog": {
"command": "node",
"args": [
"/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
```
Dockerを使用する場合は、以下のように設定できます：
```json
{
"servers": {
"datadog": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"DD_API_KEY",
"-e",
"DD_APP_KEY",
"datadog-mcp"
],
"env": {
"DD_API_KEY": "<あなたのDATADOG_APIキー>",
"DD_APP_KEY": "<あなたのDATADOG_APPキー>"
}
}
}
}
```