Skip to main content
Glama

Протокол контекста модели Datadog (MCP) 🔍

значок кузнеца

Инструмент на основе Python для взаимодействия с API Datadog и извлечения данных мониторинга из вашей инфраструктуры. Этот MCP обеспечивает легкий доступ к состояниям мониторинга и журналам Kubernetes через простой интерфейс.

Возможности Datadog 🌟

  • Отслеживание состояния монитора : выборка и анализ определенных состояний монитора.

  • Анализ журналов Kubernetes : извлечение и форматирование журналов ошибок из кластеров Kubernetes

Related MCP server: MongoDB MCP Server

Предварительные условия 📋

  • Питон 3.11+

  • API Datadog и ключи приложений (с правильными разрешениями)

  • Доступ к сайту Datadog

Установка 🔧

Установка через Smithery

Чтобы установить Datadog для Claude Desktop автоматически через Smithery :

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

Необходимые пакеты:

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

Настройка среды 🔑

Создайте файл .env с вашими учетными данными Datadog:

DD_API_KEY=your_api_key DD_APP_KEY=your_app_key

Настройка Claude Desktop для MCP 🖥️

  1. Установить Клод Десктоп

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

# 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" } },

Использование 💻

получить журналы

получить монитор

Архитектура 🏗

  • FastMCP Base : использует фреймворк FastMCP для управления инструментами

  • Модульная конструкция : отдельные функции для мониторов и журналов

  • Безопасность типов : полная поддержка ввода с подсказками типов Python

  • Абстракция API : обернутые вызовы API Datadog с обработкой ошибок

Я добавлю раздел о настройке MCP и Claude Desktop:

Введение в протокол контекста модели (MCP) 🤖

Что такое МКП?

Model Context Protocol (MCP) — это фреймворк, позволяющий моделям ИИ взаимодействовать с внешними инструментами и API стандартизированным образом. Он позволяет таким моделям, как Клод:

  • Доступ к внешним данным

  • Выполнять команды

  • Взаимодействие с API

  • Сохраняйте контекст во время разговоров

некоторые примеры MCP-серверов

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

Учебник по настройке MCP

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

Как это работает - Доступные функции 🛠️

LLM использует предоставленную функцию для получения данных и их использования

1. Получить состояния монитора

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

Пример:

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. Получите логи Kubernetes

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

Пример:

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. Проверка установки

В чате Клода на рабочем столе

проверьте соединение datadog в claude

установка Клода

5. Используйте инструменты Datadog MCP

Вопросы безопасности 🔒

  • Сохраните ключи API в .env

  • MCP работает в изолированной среде

  • Каждый инструмент имеет определенные разрешения.

  • Реализовано ограничение скорости

Устранение неполадок 🔧

Использование MCP-инспектора

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

Инспектор MCP обеспечивает:

  • Просмотр состояния сервера MCP в реальном времени

  • Журналы вызовов функций

  • Отслеживание ошибок

  • Мониторинг ответа API

Распространенные проблемы и решения

  1. Ошибки аутентификации API

    Error: (403) Forbidden

    ➡️ Проверьте DD_API_KEY и DD_APP_KEY в .env

  2. Проблемы с подключением MCP

    Error: Failed to connect to MCP server

    ➡️ Проверьте путь и содержимое claude_desktop_config.json

  3. Монитор не найден

    Error: No monitor found with name 'xxx'

    ➡️ Проверьте правильность написания имени монитора и чувствительность к регистру

  4. Журналы можно найти здесь

альтернативный текст

Вношу свой вклад 🤝

Не стесняйтесь:

  1. Открытые вопросы по ошибкам

  2. Подавайте PR-заявки на улучшения

  3. Добавить новые функции

Заметки 📝

  • Вызовы API выполняются на сайт Datadog EU.

  • Временной интервал по умолчанию составляет 1 час для состояний монитора.

  • Ограничения на размер страницы установлены для большинства случаев использования.

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

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/didlawowo/mcp-collection'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server