使用说明

项目简介

Datadog MCP Server 是一个使用 Python 开发的工具，它充当 Model Context Protocol (MCP) 服务器，允许你通过 Claude Desktop 等 MCP 客户端访问 Datadog 监控数据。你可以使用它来获取监控状态和 Kubernetes 集群的日志，从而在 LLM 应用中利用这些信息。

主要功能点

监控状态查询: 获取指定 Datadog 监控器的状态信息。
Kubernetes 日志查询: 提取和格式化 Kubernetes 集群的错误日志。

安装步骤

确保已安装 Python 3.11+。

安装必要的 Python 包。可以使用 'Smithery' 自动安装，或者手动运行以下命令：

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

在项目根目录下的 'datadog' 文件夹中创建 '.env' 文件，并填入你的 Datadog API 密钥和应用程序密钥 (需要具有正确的 Datadog 权限)。
```
DD_API_KEY=YOUR_DATADOG_API_KEY
DD_APP_KEY=YOUR_DATADOG_APP_KEY
```
请将 'YOUR_DATADOG_API_KEY' 和 'YOUR_DATADOG_APP_KEY' 替换为你的实际 Datadog API 密钥和应用程序密钥。

服务器配置

要将 Datadog MCP Server 集成到 MCP 客户端 (例如 Claude Desktop)，你需要在客户端的配置文件中添加服务器配置信息。以下是 Claude Desktop 的配置示例，你需要根据你的 MCP 客户端进行调整。

{
   "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"  // 请替换为你的 main.py 文件的实际路径
     ],
     "env": {
       "DD_API_KEY": "YOUR_DATADOG_API_KEY", // 请替换为你的 Datadog API Key，或者保留从 .env 文件读取
       "DD_APP_KEY": "YOUR_DATADOG_APP_KEY"  // 请替换为你的 Datadog Application Key，或者保留从 .env 文件读取
     }
   }
}

配置参数说明:

'server name': 服务器名称，例如 "Datadog-MCP-Server"，在客户端中用于标识和调用此服务器。
'command': 运行服务器的命令，这里使用 'uv run'，确保你的环境中已安装 'uv'。
'args': 命令参数列表。
- '--with ...': 指定运行 'main.py' 所需的 Python 依赖包，确保这些包已安装。
- 'fastmcp run': 使用 'fastmcp' 框架运行服务器。
- '/your-path/mcp-collection/datadog/main.py': 服务器主程序 'main.py' 的路径。 请务必替换为实际路径，例如 '/Users/yourname/mcp-collection/datadog/main.py'。
'env': 环境变量。
- 'DD_API_KEY': Datadog API 密钥，建议从 '.env' 文件中读取，也可以直接在此处配置。
- 'DD_APP_KEY': Datadog 应用程序密钥，同样建议从 '.env' 文件读取。

基本使用方法

启动 MCP 服务器。根据 Claude Desktop 配置中的 'command' 和 'args' 运行服务器。例如，如果你的工作目录在 'datadog' 文件夹下，可以直接运行：

uv run --with datadog-api-client --with fastmcp --with icecream --with loguru --with python-dotenv fastmcp run main.py

在 MCP 客户端 (如 Claude Desktop) 中配置并启用 "Datadog-MCP-Server"，填入上面提供的 JSON 配置，并确保路径正确。
在 MCP 客户端中，你可以使用预定义的工具和 prompt 来查询 Datadog 数据。例如，你可以指示 Claude 使用 'get_monitor_states' 工具查询监控器状态，或使用 'get_k8s_logs' 工具查询 Kubernetes 日志。你也可以使用 'analyze_monitors_data' 或 'analyze_error_logs' prompt 进行更高级的分析。
具体工具和 prompt 的使用方法请参考仓库 'README.md' 文件中 "How it works - Available Functions 🛠️" 部分的说明，或者查看代码中 '@mcp.tool()' 和 '@mcp.prompt()' 注解的函数。

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