Datadog 模型上下文协议 (MCP) 🔍

Name: datadog
Author: didlawowo

铁匠徽章

一个基于 Python 的工具，用于与 Datadog API 交互并从您的基础架构获取监控数据。此 MCP 通过简单的界面提供对监控状态和 Kubernetes 日志的轻松访问。

Datadog 功能🌟

监控状态跟踪：获取并分析特定的监控状态
Kubernetes 日志分析：从 Kubernetes 集群中提取并格式化错误日志

Related MCP server: MongoDB MCP Server

先决条件📋

Python 3.11+
Datadog API 和应用程序密钥（具有正确的权限）
访问 Datadog 网站

安装🔧

通过 Smithery 安装

要通过Smithery自动为 Claude Desktop 安装 Datadog：

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

所需软件包：

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

环境设置🔑

使用您的 Datadog 凭证创建一个.env文件：

DD_API_KEY=your_api_key DD_APP_KEY=your_app_key

为 MCP 设置 Claude 桌面设置 🖥️

安装 Claude Desktop

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

设置 Datadog MCP 配置：

# 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" } },

用法💻

获取日志

获取监视器

建筑🏗

FastMCP Base ：利用 FastMCP 框架进行工具管理
模块化设计：监视器和日志的独立功能
类型安全：通过 Python 类型提示提供全面的类型支持
API 抽象：包装 Datadog API 调用并进行错误处理

我将添加有关 MCP 和 Claude Desktop 设置的部分：

模型上下文协议（MCP）简介🤖

什么是 MCP？

模型上下文协议 (MCP) 是一个框架，允许 AI 模型以标准化的方式与外部工具和 API 交互。它使 Claude 等模型能够：

访问外部数据
执行命令
与 API 交互
在对话中保持上下文

MCP 服务器的一些示例

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

MCP 设置教程

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

工作原理 - 可用功能🛠️

LLM 使用提供的函数来获取数据并使用它

1. 获取监控状态

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

例子：

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. 获取 Kubernetes 日志

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

例子：

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.验证安装

在克劳德的聊天桌面

检查 Claude 中的 Datadog 连接

设置克劳德

5. 使用 Datadog MCP 工具

安全注意事项

将 API 密钥存储在.env中
MCP 在隔离环境中运行
每个工具都有定义的权限
实施速率限制

故障排除

使用 MCP 检查器

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

MCP 检查器提供：

实时查看MCP服务器状态
函数调用日志
错误追踪
API响应监控

常见问题和解决方案

API 身份验证错误
Error: (403) Forbidden
➡️ 检查 .env 中的 DD_API_KEY 和 DD_APP_KEY
MCP 连接问题
Error: Failed to connect to MCP server
➡️ 验证你的 claude_desktop_config.json 路径和内容
未找到监视器
Error: No monitor found with name 'xxx'
➡️ 检查监视器名称拼写和大小写
日志可以在这里找到

替代文本

贡献🤝

请随意：

未解决的错误问题
提交 PR 以进行改进
添加新功能

注释📝

对 Datadog EU 站点进行 API 调用
监控状态的默认时间范围为 1 小时
设置页面大小限制以处理大多数用例

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