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MCP Server · 搜索检索

Datadog MCP (datadog-mcp)

Datadog MCP Server 是一个提供日志搜索、追踪跨度搜索和追踪跨度聚合功能的API服务,适用于需要高效监控和分析分布式系统的场景。

stdio官方级别未说明来源级核验工具 3
分布式系统TypeScriptClaudeClaude DesktopVS Code

快速开始

作者 / 组织
Nozomuts
提供方
Nozomuts
运行时
Node.js

工具数量

3

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资源数量

0

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3 个

MCP World

选型结论

Datadog MCP (datadog-mcp) 属于搜索检索类 MCP Server,公开资料标注 3 个工具,通过stdio 本地进程接入,适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,有可以直接复制的安装命令;接入前先确认权限范围。

分类

搜索检索

传输方式

stdio

认证方式

无需认证

部署方式

支持远程部署

安装与配置

安装命令

npm install -g @your-org/datadog-mcp-server

公开命令不是通用的启动方式,拼不出可靠配置示例;请在客户端 MCP 配置里按官方文档填写 command 和 args。

上手步骤

  1. 1

    准备运行环境

    stdio 服务在本地起进程,需要先装好 Node.js,再按安装命令拉取依赖。

  2. 2

    安装服务

    复制下面的安装命令执行;命令里带占位符的位置换成自己的密钥或路径。

  3. 3

    写入客户端配置

    在客户端的 MCP 配置里填启动命令和参数,保存后完全退出客户端再打开,让新配置生效。

  4. 4

    验证是否可用

    连接成功后客户端会列出 3 个工具,随便调一个只读工具确认能返回结果。

接入前确认

不要直接授予不必要的文件、网络或账号权限;先核对安装命令和配置内容。

详细介绍

Datadog MCP服务器

英语(本文件) | 日本语

用于Datadog API的MCP服务器,启用日志搜索、跟踪范围搜索和跟踪范围聚合功能。

特性

  • 日志搜索:使用灵活的查询选项从Datadog搜索和检索日志
  • 跟踪范围搜索:使用各种筛选选项搜索分布式跟踪跨度
  • 跟踪范围聚合:按不同维度汇总跟踪跨度以进行分析

工具

  1. search_logs

- 在Datadog中搜索日志 - 输入: - filterQuery (可选字符串):用于搜索日志的查询字符串(默认值:“\*”) - filterFrom (可选数字):以秒为单位搜索UNIX时间戳的开始时间(默认值:15分钟前) - filterTo (可选数字):以秒为单位的UNIX时间戳搜索结束时间(默认值:当前时间) - pageLimit (可选数字):要检索的最大日志数(默认值:25,最大值:1000) - pageCursor (可选字符串):用于检索其他结果的分页光标 - 返回:包含以下内容的格式化文本: - 搜索条件(查询和时间范围) - 找到的日志数量 - 下一页光标(如果可用) - 日志详细信息包括: - 服务名称 - 标签 - 时间戳 - 状态 - 消息(截断为300个字符) - 主机 - 重要属性(http.method、http.url、http.status_code、error)

  1. search_spans

- 在Datadog中搜索跟踪跨度 - 输入: - filterQuery (可选字符串):用于搜索跨度的查询字符串(默认值:“\*”) - filterFrom (可选数字):以秒为单位搜索UNIX时间戳的开始时间(默认值:15分钟前) - filterTo (可选数字):以秒为单位的UNIX时间戳搜索结束时间(默认值:当前时间) - pageLimit (可选数字):要检索的最大跨度数(默认值:25,最大值:1000) - pageCursor (可选字符串):用于检索其他结果的分页光标 - 返回:包含以下内容的格式化文本: - 搜索条件(查询和时间范围) - 找到的跨度数量 - 下一页光标(如果可用) - 跨度详细信息包括: - 服务名称 - 时间戳 - 资源名称 - 持续时间(秒) - 主机 - 环境 - 类型 - 重要属性(http.method、http.url、http.status_code、error)

  1. aggregate_spans

- 按指定维度聚合Datadog中的跟踪跨度 - 输入: - filterQuery (可选字符串):用于筛选聚合跨度的查询字符串(默认值:“\*”) - filterFrom (可选数字):开始时间为UNIX时间戳(秒)(默认值:15分钟前) - filterTo (可选数字):结束时间为UNIX时间戳(秒)(默认值:当前时间) - groupBy (可选字符串\[\]):分组依据的维度(例如,\[“服务”、“资源名称”、“状态”\]) - aggregation (可选字符串):聚合方法-“count”、“avg”、“sum”、“min”、“max”、“pct”(默认值:“count”) - interval (可选字符串):时间序列数据的时间间隔(仅当类型为“timeseries”时) - type (可选字符串):结果类型,“timeseries”或“total”(默认值:“timesries”) - 返回:包含以下内容的格式化文本: - 桶中的聚合结果,每个桶包括: - 存储桶ID - 按值分组(如果指定了groupBy) - 基于聚合方法计算的值 - 附加元数据: - 处理时间(已用) - 请求ID - 状态 - 警告(如有)

设置

您需要设置Datadog API和应用程序密钥:

  1. 从获取API密钥和应用程序密钥 Datadog API密钥页
  2. 在datadog mcp项目中安装依赖项:
   npm install
   # or
   pnpm install
  1. 构建TypeScript项目:
   npm run build
   # or
   pnpm run build

Docker设置

您可以使用Docker使用以下命令进行构建:

docker build -t datadog-mcp .

使用Claude Desktop

要在Claude Desktop中使用此功能,请将以下内容添加到您的 claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "",
        "DD_APP_KEY": ""
      }
    }
  }
}

如果你正在使用Docker,你可以这样配置它:

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "DD_API_KEY",
          "-e",
          "DD_APP_KEY",
          "datadog-mcp"
        ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "",
        "DD_APP_KEY": ""
      }
    }
  }
}

使用VS代码

为了在VS Code中快速安装,请配置您的设置:

  1. 在VS代码中打开用户设置(JSON)(Ctrl+Shift+P → Preferences: Open User Settings (JSON))
  2. 添加以下配置:
{
  "mcp": {
    "servers": {
      "datadog": {
        "command": "node",
        "args": [
          "/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
        ],
        "env": {
          "DD_API_KEY": "",
          "DD_APP_KEY": ""
        }
      }
    }
  }
}

如果你正在使用Docker,你可以这样配置它:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "datadog": {
        "command": "docker",
          "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "DD_API_KEY",
          "-e",
          "DD_APP_KEY",
          "datadog-mcp"
        ],
        "env": {
          "DD_API_KEY": "",
          "DD_APP_KEY": ""
        }
      }
    }
  }
}

或者,您可以将其添加到 .vscode/mcp.json 工作区中的文件(没有 mcp 按键):

{
  "servers": {
    "datadog": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/datadog-mcp/build/index.js"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "",
        "DD_APP_KEY": ""
      }
    }
  }
}

如果你正在使用Docker,你可以这样配置它:

{
  "servers": {
    "datadog": {
      "command": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-i",
          "--rm",
          "-e",
          "DD_API_KEY",
          "-e",
          "DD_APP_KEY",
          "datadog-mcp"
        ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "",
        "DD_APP_KEY": ""
      }
    }
  }
}

工具与能力

工具数量

3

资源数量

0

提示词数量

0

能力标签

日志搜索TypeScript本地部署追踪分析数据聚合监控工具分布式系统

支持客户端

Claude DesktopClaudeVS Code

数量来自来源目录的标注,具体工具清单以官方文档为准。

典型使用场景

查资料带出处

把网页、论文和文档的检索结果连同链接一起带回对话。

站内知识检索

在自己的文档库里做语义搜索,比关键词更贴题。

事实核对

交叉多个来源确认一条信息,减少模型凭记忆作答。

选择建议

值得选的地方

  • 只提供 3 个工具,职责集中,接入后不容易误操作。
  • 有现成的安装命令,不用自己找入口,照着跑就能起服务。
  • 已经适配 Claude Desktop、Claude、VS Code,换客户端不用重新研究配置。

先想清楚的地方

  • stdio 方式要求本地装好 Node.js,换机器要重新装一遍。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以官方仓库为准。

更适合

  • 需要在搜索检索场景里让模型直接调用外部能力的人。
  • 已经在用 Claude Desktop 的用户,接入路径最短。
  • 想先快速试一下、能接受在本地跑服务的人。

不太适合

  • 完全不想在本地装环境的人。
  • 需要厂商级 SLA 和技术支持的生产环境。

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常见问题

5 条

Datadog MCP (datadog-mcp) 怎么安装?

公开资料给出的安装命令是 npm install -g @your-org/datadog-mcp-server,运行环境为 Node.js。装完后按客户端要求写进 MCP 配置,重启客户端生效。

Datadog MCP (datadog-mcp) 怎么在 Claude Desktop、Cursor 里配置?

它是stdio 本地进程,客户端配置里要写启动命令和参数,运行环境是 Node.js;保存后完全退出客户端再打开,配置才会生效。

Datadog MCP (datadog-mcp) 收费吗?

本站只整理公开资料,不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于服务本身和背后的接口额度,正式使用前按官方说明确认。

Datadog MCP (datadog-mcp) 需要 API Key 吗?

公开资料标注为无需认证,装好就能连;如果实际调用时报鉴权错误,按官方文档补上凭据。

Datadog MCP (datadog-mcp) 支持哪些客户端?

公开资料标注支持 Claude Desktop、Claude、VS Code;其他客户端只要能配置 MCP Server,也能用同样的命令或地址接入。

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