A
securityF
licenseA
qualityInteracts with LogSeq via its API.
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Python
Datadog API 的 MCP 服务器,支持日志搜索、跟踪跨度搜索和跟踪跨度聚合功能。
search_logs
filterQuery
(可选字符串):用于搜索日志的查询字符串(默认值:“*”)filterFrom
(可选数字):搜索开始时间以 UNIX 时间戳(以秒为单位)(默认值:15 分钟前)filterTo
(可选数字):搜索结束时间为 UNIX 时间戳(以秒为单位)(默认值:当前时间)pageLimit
(可选数字):要检索的最大日志数量(默认值:25,最大值:1000)pageCursor
(可选字符串):用于检索其他结果的分页游标search_spans
filterQuery
(可选字符串):用于搜索跨度的查询字符串(默认值:“*”)filterFrom
(可选数字):搜索开始时间以 UNIX 时间戳(以秒为单位)(默认值:15 分钟前)filterTo
(可选数字):搜索结束时间为 UNIX 时间戳(以秒为单位)(默认值:当前时间)pageLimit
(可选数字):要检索的最大跨度数(默认值:25,最大值:1000)pageCursor
(可选字符串):用于检索其他结果的分页游标aggregate_spans
filterQuery
(可选字符串):用于过滤聚合跨度的查询字符串(默认值:“*”)filterFrom
(可选数字):以秒为单位的 UNIX 时间戳的开始时间(默认值:15 分钟前)filterTo
(可选数字):以秒为单位的 UNIX 时间戳的结束时间(默认值:当前时间)groupBy
(可选字符串[]):分组依据的维度(例如,[“service”,“resource_name”,“status”])aggregation
(可选字符串):聚合方法 - “count”、“avg”、“sum”、“min”、“max”、“pct”(默认值:“count”)interval
(可选字符串):时间序列数据的时间间隔(仅当类型为“timeseries”时)type
(可选字符串):结果类型,可以是“时间序列”或“总计”(默认值:“时间序列”)您需要设置 Datadog API 和应用程序密钥:
您可以使用以下命令使用 Docker 进行构建:
要将其与 Claude Desktop 一起使用,请将以下内容添加到您的claude_desktop_config.json
中:
如果您使用 Docker,您可以像这样配置它:
要在 VS Code 中快速安装,请配置您的设置:
Ctrl+Shift+P
→ Preferences: Open User Settings (JSON)
)如果您使用 Docker,您可以像这样配置它:
或者,您可以将其添加到工作区中的.vscode/mcp.json
文件中(不带mcp
键):
如果您使用 Docker,您可以像这样配置它:
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.
可以与 Datadog 的监控平台交互,以搜索日志、搜索跟踪跨度并执行跟踪跨度聚合以进行分析。
We provide all the information about MCP servers via our MCP API.
curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Nozomuts/datadog-mcp'
If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server