使用说明

项目简介

Datadog MCP Server 是一个基于 Model Context Protocol (MCP) 构建的服务器，旨在将 Datadog 的强大可观测性功能集成到 LLM 应用中。通过此服务器，LLM 可以安全、便捷地访问和操作 Datadog 的各项监控数据和告警功能，例如查询事件、监控状态、日志信息、仪表板概览、性能指标以及管理基础设施主机等。

主要功能点

可观测性工具集成: 提供一系列工具，使 LLM 能够利用 Datadog 的核心监控功能，包括事件管理、监控器状态查询、日志检索、仪表板列表获取、指标数据查询、APM追踪检索以及主机管理。
Datadog API 访问: 通过 MCP 协议，LLM 可以调用预定义的工具，与 Datadog API 进行交互，获取实时的监控数据和执行操作。
灵活扩展性: 设计上易于扩展，方便未来集成更多 Datadog API 功能，满足不断增长的可观测性需求。
工具列表:
- 'list_incidents': 检索 Datadog 事件列表。
- 'get_incident': 获取指定 Datadog 事件的详细信息。
- 'get_monitors': 查询 Datadog 监控器的状态。
- 'get_logs': 搜索和检索 Datadog 日志。
- 'list_dashboards': 获取 Datadog 仪表板列表。
- 'get_metrics': 检索 Datadog 指标数据。
- 'list_traces': 检索 Datadog APM 追踪列表。
- 'list_hosts': 获取 Datadog 主机列表。
- 'get_active_hosts_count': 获取 Datadog 活跃主机总数。
- 'mute_host': 静音 Datadog 主机。
- 'unmute_host': 取消静音 Datadog 主机。
- 'list_downtimes': 列出 Datadog 的计划停机时间。
- 'schedule_downtime': 在 Datadog 中安排停机时间。
- 'cancel_downtime': 取消 Datadog 中计划的停机时间。

安装步骤

通过 Smithery 自动安装 (推荐)

如果您使用 Claude Desktop，可以通过 Smithery 自动安装 Datadog MCP Server。在终端中运行以下命令：

npx -y @smithery/cli install @winor30/mcp-server-datadog --client claude

手动安装

克隆仓库：

git clone https://github.com/winor30/mcp-server-datadog.git
cd mcp-server-datadog

安装依赖：
```
pnpm install
```
构建项目：
```
pnpm build
```
(可选) 启动开发模式: 如果您需要进行开发，可以使用以下命令启动开发模式，它会自动监听文件更改并重新构建项目：
```
pnpm watch
```

服务器配置

要将 Datadog MCP Server 与 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）连接，您需要在客户端的配置文件中添加 MCP 服务器的配置信息。以下是在 'claude_desktop_config.json' 文件中添加 Datadog MCP Server 配置的示例：

配置文件路径：

MacOS: '~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json'
Windows: '%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json'

配置内容示例 (JSON 格式):

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {  //  服务器名称，可以自定义，用于在客户端中标识和引用该服务器
      "command": "/path/to/mcp-server-datadog/build/index.js", //  MCP 服务器的启动命令，指向构建后的 index.js 文件路径。如果您使用 npx 安装，则可以设置为 "npx"
      "args": [], //  启动命令的参数，如果 command 设置为 "npx"，则 args 可以设置为 ["-y", "@winor30/mcp-server-datadog"]
      "env": { //  环境变量配置
        "DATADOG_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",  //  您的 Datadog API 密钥，**必填**
        "DATADOG_APP_KEY": "<YOUR_APP_KEY>",  //  您的 Datadog 应用程序密钥，**必填**
        "DATADOG_SITE": "<YOUR_SITE>"  //  (可选) 您的 Datadog 站点，默认为 datadoghq.com，例如 datadoghq.eu。如果您的 Datadog 站点不是默认站点，请配置此项
      }
    }
  }
}

注意:

请将 '<YOUR_API_KEY>' 和 '<YOUR_APP_KEY>' 替换为您的实际 Datadog API 密钥和应用程序密钥。
如果您的 Datadog 站点不是默认的 'datadoghq.com'，请配置 'DATADOG_SITE' 环境变量。
如果您选择手动安装，请确保将 'command' 字段中的 '/path/to/mcp-server-datadog/build/index.js' 替换为 Datadog MCP Server 实际的构建输出路径。如果您使用 Smithery 或 'npx' 安装，可以将 'command' 设置为 '"npx"'， 'args' 设置为 '["-y", "@winor30/mcp-server-datadog"]'。

基本使用方法

启动 MCP 服务器: 根据您的安装方式，启动 Datadog MCP Server。如果您使用手动安装，并使用 'pnpm build' 构建，则可以直接运行 'build/index.js' 文件。如果您使用 Smithery 或 'npx' 安装，Claude Desktop 会自动处理服务器的启动。
配置 MCP 客户端: 在您的 MCP 客户端（例如 Claude Desktop）中配置 Datadog MCP Server 的连接信息，如上述 服务器配置 章节所示。
在 LLM 应用中使用工具: 在您的 LLM 应用中，您可以指示 LLM 调用 Datadog MCP Server 提供的工具，例如：
- "列出最近的 Datadog 事件" (对应 'list_incidents' 工具)
- "获取 ID 为 '<incident_id>' 的事件详情" (对应 'get_incident' 工具，需要提供事件 ID)
- "查询过去 24 小时内的 CPU 使用率指标" (对应 'get_metrics' 工具，需要提供指标查询语句和时间范围)
- ... 等等。
LLM 将根据您的指令，调用相应的工具，并将 Datadog 返回的数据作为上下文信息提供给您。
调试: 如果遇到问题，可以使用 MCP Inspector 进行调试，它可以帮助您查看 MCP 服务器的日志和手动发送请求。

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