mcp-datadog-servert

ClaudioLazaro/mcp-datadog-servert

3.2

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The MCP Datadog Server is a Model Context Protocol server designed to interface with Datadog's APIs, allowing for automated tool generation and HTTP API calls using Datadog keys.

Tools
3
Resources
0
Prompts
0

MCP Datadog Server

  • Servidor MCP (Model Context Protocol) para Datadog.
  • Gera tools automaticamente a partir do Postman Collection datadog-api-collection-schema.json.
  • Faz chamadas HTTP às APIs do Datadog usando suas chaves (API/Application) via headers.

Instalação

  • Requisitos: Node.js 18+
  • Instalar deps: npm install ou make install

Execução

  • Padrão (stdio): node src/index.js ou make start
  • Integre no seu host MCP apontando para esse comando (protocolo stdio).
  • O Makefile carrega variáveis de um arquivo .env automaticamente (se existir).

Configuração no Host MCP (LLM)

  • Exemplos de configuração JSON do host MCP para adicionar servidores (Github e Datadog):

Exemplo 1 (Github, referência):

{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "<YOUR_TOKEN>"
      }
    }
  }
}

Exemplo 2 (Datadog via arquivo local):

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "node",
      "args": ["/path/to/mcp-datadog-server/src/index.js"],
      "env": {
        "DATADOG_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "DATADOG_APP_KEY": "<YOUR_APP_KEY>",
        "DATADOG_SITE": "<YOUR_SITE>" // opcional, ex.: datadoghq.com / datadoghq.eu
      }
    }
  }
}

Exemplo 3 (Datadog via npx do pacote publicado):

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-datadog-server"],
      "env": {
        "DATADOG_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
        "DATADOG_APP_KEY": "<YOUR_APP_KEY>",
        "DATADOG_SITE": "<YOUR_SITE>" // opcional
      }
    }
  }
}

Observações:

  • O servidor aceita variáveis DD_API_KEY/DD_APP_KEY ou DATADOG_API_KEY/DATADOG_APP_KEY.
  • O site pode ser configurado com DD_SITE ou DATADOG_SITE (ex.: datadoghq.com, datadoghq.eu, us3.datadoghq.com).
  • Você também pode usar MCP_DD_FOLDERS para reduzir as tools carregadas (ex.: Logs,Monitors).

Variáveis de Ambiente

  • DD_API_KEY e DD_APP_KEY (obrigatórias)
  • DD_SITE (opcional, padrão datadoghq.com)
  • DD_SUBDOMAIN (opcional, padrão api)
  • MCP_DD_SCHEMA_PATH (opcional, caminho do JSON do Postman Collection; padrão é datadog-api-collection-schema.json no repositório)
  • MCP_DD_FOLDERS (opcional, CSV de pastas topo da coleção para filtrar tools, ex.: Logs,Monitors,Metrics,Incidents,Dashboards)
  • NODE_EXTRA_CA_CERTS (opcional) caminho para um certificado CA adicional (PEM/CRT) quando sua rede corporativa usa interceptação TLS. Ex.: NODE_EXTRA_CA_CERTS=/etc/ssl/certs/zscaler.pem (Linux) ou NODE_EXTRA_CA_CERTS="C:\\Users\\seu.usuario\\Devops\\zscaler.cer" (Windows)

Exemplo .env:

DD_API_KEY=xxxx
DD_APP_KEY=yyyy
DD_SITE=datadoghq.eu
MCP_DD_FOLDERS=Logs,Monitors,Metrics
# Para redes corporativas com CA própria (ex.: Zscaler)
# Linux/macOS
# NODE_EXTRA_CA_CERTS=/etc/ssl/certs/zscaler.pem
# Windows (atenção às barras invertidas e aspas)
# NODE_EXTRA_CA_CERTS="C:\\Users\\claudio.lazaro\\Devops\\zscaler.cer"

Capacidades

  • Listar tools (MCP list_tools) com nomes amigáveis, ex.:
    • Monitors: get_monitors, get_monitor, create_monitor, update_monitor, delete_monitor, mute_monitor, unmute_monitor, search_monitors, search_monitor_groups, can_delete_monitors, validate_monitor.
    • Logs: send_logs, search_logs_events, get_logs_events, aggregate_logs_analytics.
    • Metrics: get_metrics_v1, get_metrics_v2, get_metric, get_metric_tags, update_metric, submit_series, submit_distribution_points, query_timeseries, query_scalars, estimate_metric.
  • Executar tools (MCP call_tool) para qualquer endpoint da coleção.
  • Geração dinâmica de tools a partir do Postman Collection, com:
    • Naming amigável por heurística (ver src/schema.js).
    • Overrides de nomes para rotas populares (Monitors, Logs intake, Métricas de envio).
    • Desambiguação por versão automática (_v1, _v2) quando necessário.
    • Filtro por pastas de alto nível com MCP_DD_FOLDERS (ex.: Logs,Monitors,Metrics).
  • Suporte a variáveis de path/query/body/headers por tool.
  • Resolução de {{baseUrl}}, {{site}}, {{subdomain}} conforme seu ambiente.

Como as Tools Funcionam

  • Cada tool aceita:
    • path: parâmetros de caminho (ex.: { "monitor_id": 123 }).
    • query: parâmetros de querystring.
    • body: corpo da requisição (objeto/array ou string JSON bruta).
    • headers: headers adicionais (chaves do Datadog são adicionadas automaticamente).
    • site / subdomain: sobrescreve DD_SITE/DD_SUBDOMAIN só nessa chamada.

Exemplos Práticos

  • Monitors
    • get_monitors → GET /api/v1/monitor (filtros via query).
    • get_monitor → GET /api/v1/monitor/:monitor_id (path.monitor_id).
    • create_monitor → POST /api/v1/monitor (body com a definição do monitor).
    • mute_monitor/unmute_monitor → POST /api/v1/monitor/:monitor_id/mute|unmute.
  • Logs
    • send_logs → POST https://http-intake.logs.{{site}}/api/v2/logs (corpo: array de eventos de log).
    • search_logs_events → POST /api/v2/logs/events/search (corpo com filter, page, etc.).
  • Métricas
    • submit_series → POST /api/v2/series (envio de métricas v2).
    • submit_distribution_points → POST /api/v1/distribution_points.
    • query_timeseries / query_scalars → POST /api/v2/query/*.

Segurança

  • Lê chaves apenas das variáveis de ambiente e envia em headers (DD-API-KEY, DD-APPLICATION-KEY). Não registra chaves em logs.

Dicas

  • Muitas tools? Use MCP_DD_FOLDERS="Logs,Monitors,Metrics" para reduzir o escopo.
  • Quando houver endpoints v1 e v2 equivalentes, os nomes terão sufixos (*_v1, *_v2).
  • Ajuste nomes exatos via overrides em src/schema.js (procure getOverrideName).

Makefile

  • Use make para tarefas comuns:
    • make install → instala dependências
    • make start → inicia o servidor MCP (stdio)
    • make list-tools → lista tools geradas (use FOLDERS=Logs,Monitors para filtrar)
    • make test → roda testes unitários e valida o JSON da coleção
    • make smoke → executa um teste funcional real contra a API do Datadog (usa .env)

Teste Funcional (Live) com a API do Datadog

  1. Configure .env com suas chaves:
DD_API_KEY=xxxx
DD_APP_KEY=yyyy
DD_SITE=datadoghq.com
  1. Rode o teste de fumaça:
make smoke

O script executa:

  • GET /api/v1/validate para validar as chaves
  • GET /api/v1/monitor?page_size=1 para listar monitores (pode falhar se a conta/escopo não tiver permissão; o teste segue mesmo assim)

Saída esperada (exemplo):

Smoke test: Validate API key
Validate: 200 true { valid: true, ... }

Smoke test: List monitors (page_size=1)
Monitors: 200 true
{ "...": "..." }

Observação: chamadas reais podem incorrer em custos/limites e dependem das permissões dos tokens.