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by didlawowo
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Datadog モデルコンテキストプロトコル (MCP) 🔍

鍛冶屋のバッジ

Datadog APIと連携し、インフラストラクチャから監視データを取得するためのPythonベースのツールです。このMCPは、シンプルなインターフェースから監視状態やKubernetesログに簡単にアクセスできます。

Datadog の機能 🌟

  • モニター状態追跡: 特定のモニター状態を取得して分析する

  • Kubernetes ログ分析: Kubernetes クラスターからエラー ログを抽出してフォーマットする

Related MCP server: MongoDB MCP Server

前提条件 📋

  • Python 3.11以上

  • Datadog API およびアプリケーション キー (適切な権限付き)

  • Datadogサイトへのアクセス

インストール🔧

Smithery経由でインストール

Smithery経由で Claude Desktop 用の Datadog を自動的にインストールするには:

npx -y @smithery/cli install @didlawowo/mcp-collection --client claude

必要なパッケージ:

datadog-api-client fastmcp loguru icecream python-dotenv uv

環境設定 🔑

Datadog の認証情報を使用して.envファイルを作成します。

DD_API_KEY=your_api_key DD_APP_KEY=your_app_key

MCP 用の Claude デスクトップ セットアップをセットアップする 🖥️

  1. Claude Desktopをインストールする

# Assuming you're on macOS brew install claude-desktop # Or download from official website https://claude.ai/desktop

  1. Datadog MCP 構成をセットアップします。

# on mac is ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json # Add this to your claude config json ```json "Datadog-MCP-Server": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "datadog-api-client", "--with", "fastmcp", "--with", "icecream", "--with", "loguru", "--with", "python-dotenv", "fastmcp", "run", "/your-path/mcp-collection/datadog/main.py" ], "env": { "DD_API_KEY": "xxxx", "DD_APP_KEY": "xxx" } },

使用方法💻

ログを取得する

モニターを取得する

建築 🏗

  • FastMCP Base : ツール管理にFastMCPフレームワークを活用

  • モジュラー設計：モニターとログの機能を分離

  • 型安全性: Python 型ヒントによる完全な型指定のサポート

  • API 抽象化: エラー処理を伴うラップされた Datadog API 呼び出し

MCP と Claude Desktop のセットアップに関するセクションを追加します。

モデルコンテキストプロトコル (MCP) の紹介 🤖

MCPとは何ですか?

モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、AIモデルが外部ツールやAPIと標準化された方法で連携できるようにするフレームワークです。これにより、Claudeのようなモデルは以下が可能になります。

  • 外部データにアクセスする

  • コマンドを実行する

  • APIを操作する

  • 会話全体にわたって文脈を維持する

MCPサーバーの例

https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers?tab=readme-ov-file

MCP セットアップのチュートリアル

https://medium.com/@pedro.aquino.se/how-to-use-mcp-tools-on-claude-desktop-app-and-automate-your-daily-tasks-1c38e22bc4b0

仕組み - 利用可能な機能 🛠️

LLMは提供された関数を使用してデータを取得し、それを使用します

1. モニターの状態を取得する

get_monitor_states( name: str, # Monitor name to search timeframe: int = 1 # Hours to look back )

例：

response = get_monitor_states(name="traefik") # Sample Output { "id": "12345678", "name": "traefik", "status": "OK", "query": "avg(last_5m):avg:traefik.response_time{*} > 1000", "message": "Response time is too high", "type": "metric alert", "created": "2024-01-14T10:00:00Z", "modified": "2024-01-14T15:30:00Z" }

2. Kubernetesログを取得する

get_k8s_logs( cluster: str, # Kubernetes cluster name timeframe: int = 5, # Hours to look back namespace: str = None # Optional namespace filter )

例：

logs = get_k8s_logs( cluster="prod-cluster", timeframe=3, namespace="default" ) # Sample Output { "timestamp": "2024-01-14T22:00:00Z", "host": "worker-1", "service": "nginx-ingress", "pod_name": "nginx-ingress-controller-abc123", "namespace": "default", "container_name": "controller", "message": "Connection refused", "status": "error" }
# Install as MCP extension cd datadog task install-mcp

4. インストールの確認

クロードチャットデスクトップ

クロードでデータドッグの接続を確認する

セットアップクロード

5. Datadog MCPツールを使用する

セキュリティに関する考慮事項 🔒

  • APIキーを.envに保存する

  • MCPは隔離された環境で実行される

  • 各ツールには定義された権限があります

  • レート制限が実装されています

トラブルシューティング🔧

MCPインスペクターの使用

# Launch MCP Inspector for debugging task run-mcp-inspector

MCP インスペクターは以下を提供します。

  • MCP サーバーのステータスをリアルタイムで表示

  • 関数呼び出しログ

  • エラートレース

  • API応答監視

よくある問題と解決策

  1. API認証エラー

    Error: (403) Forbidden

    ➡️ .env で DD_API_KEY と DD_APP_KEY を確認してください

  2. MCP 接続の問題

    Error: Failed to connect to MCP server

    ➡️ claude_desktop_config.json のパスと内容を確認する

  3. モニターが見つかりません

    Error: No monitor found with name 'xxx'

    ➡️ モニター名のスペルと大文字と小文字の区別を確認する

  4. ログはここにあります

代替テキスト

貢献中🤝

お気軽にどうぞ:

  1. バグに関する未解決の問題

  2. 改善のためのPRを送信する

  3. 新機能の追加

ノート📝

  • API 呼び出しは Datadog EU サイトに対して行われます

  • モニター状態のデフォルトの時間枠は1時間です

  • ほとんどのユースケースに対応できるようにページサイズの制限が設定されています

This server cannot be installed

-
security - not tested
F
license - not found
-
quality - not tested

How are these scores calculated?

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