Datadog 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 🔍

대장간 배지

Datadog API와 상호 작용하고 인프라에서 모니터링 데이터를 가져오는 Python 기반 도구입니다. 이 MCP는 간단한 인터페이스를 통해 모니터링 상태 및 쿠버네티스 로그에 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

Datadog 기능 🌟

모니터 상태 추적 : 특정 모니터 상태를 가져오고 분석합니다.
Kubernetes 로그 분석 : Kubernetes 클러스터에서 오류 로그 추출 및 포맷

Related MCP server: MongoDB MCP Server

필수 조건 📋

파이썬 3.11+
Datadog API 및 애플리케이션 키(올바른 권한 포함)
Datadog 사이트 접속

설치 🔧

Smithery를 통해 설치

Smithery를 통해 Claude Desktop용 Datadog를 자동으로 설치하려면:

지엑스피1

필요한 패키지:

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

환경 설정 🔑

Datadog 자격 증명으로 .env 파일을 만듭니다.

DD_API_KEY=your_api_key DD_APP_KEY=your_app_key

MCP용 Claude Desktop 설정 🖥️

Claude Desktop 설치

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

Datadog MCP 구성을 설정합니다.

# 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" } },

사용법 💻

로그를 가져오다

모니터를 얻다

건축 🏗

FastMCP 기반 : 도구 관리를 위한 FastMCP 프레임워크 활용
모듈형 디자인 : 모니터와 로그에 대한 별도 기능
유형 안전성 : Python 유형 힌트를 통한 전체 유형 지원
API 추상화 : 오류 처리를 포함한 래핑된 Datadog API 호출

MCP와 Claude Desktop 설정에 대한 섹션을 추가하겠습니다.

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 소개 🤖

MCP란 무엇인가요?

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)은 AI 모델이 외부 도구 및 API와 표준화된 방식으로 상호 작용할 수 있도록 하는 프레임워크입니다. Claude와 같은 모델은 MCP를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다.

외부 데이터 접근
명령 실행
API와 상호 작용
대화 전반에 걸쳐 맥락 유지

MCP 서버의 몇 가지 예

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

MCP 설정을 위한 튜토리얼

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

작동 원리 - 사용 가능한 기능 🛠️

LLM은 제공된 함수를 사용하여 데이터를 가져와 사용합니다.

1. 모니터 상태 가져오기

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

예:

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. 쿠버네티스 로그 가져오기

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

예:

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. 설치 확인

클로드 채팅 데스크톱에서

클로드에서 datadog 연결 확인

클로드 설정

5. Datadog MCP 도구 사용

보안 고려 사항 🔒

API 키를 .env 에 저장합니다.
MCP는 격리된 환경에서 실행됩니다.
각 도구에는 정의된 권한이 있습니다.
속도 제한이 구현되었습니다

문제 해결 🔧

MCP Inspector 사용

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

MCP 검사관은 다음을 제공합니다.

MCP 서버 상태 실시간 보기
함수 호출 로그
오류 추적
API 응답 모니터링

일반적인 문제 및 해결책

API 인증 오류
Error: (403) Forbidden
➡️ .env에서 DD_API_KEY와 DD_APP_KEY를 확인하세요.
MCP 연결 문제
Error: Failed to connect to MCP server
➡️ claude_desktop_config.json 경로와 내용을 확인하세요.
모니터를 찾을 수 없습니다
Error: No monitor found with name 'xxx'
➡️ 모니터 이름의 철자와 대소문자 구분을 확인하세요
로그는 여기에서 찾을 수 있습니다

대체 텍스트

기여하기 🤝

자유롭게 하세요:

버그에 대한 공개 문제
개선을 위한 PR 제출
새로운 기능 추가

노트 📝

Datadog EU 사이트에 대한 API 호출이 이루어집니다.
모니터 상태의 기본 시간 프레임은 1시간입니다.
페이지 크기 제한은 대부분의 사용 사례를 처리하도록 설정됩니다.

datadog