Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Datadog MCP

von tantiopeVersion 1.0.9i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.TANTIOPE/datadog-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Full Datadog API access: monitors, logs, metrics, traces, dashboards, and observability tools

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Entwicklertools
  • Das musst du eintragen: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: DD_API_KEY, DD_APP_KEY, DD_SITE

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "datadog-mcp"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "your-value",
        "DD_APP_KEY": "your-value",
        "DD_SITE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add datadog --env DD_API_KEY=your-value --env DD_APP_KEY=your-value --env DD_SITE=your-value -- npx -y datadog-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "datadog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "datadog-mcp"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "your-value",
        "DD_APP_KEY": "your-value",
        "DD_SITE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "datadog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "datadog-mcp"
      ],
      "env": {
        "DD_API_KEY": "your-value",
        "DD_APP_KEY": "your-value",
        "DD_SITE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • DD_API_KEY geheim erforderlich env
    Datadog API key
  • DD_APP_KEY geheim erforderlich env
    Datadog Application key
  • DD_SITE env
    Datadog site (e.g., datadoghq.com, datadoghq.eu, us3.datadoghq.com)

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto tantiope bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 4906 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 4906 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 4906 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Datadog MCP sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.9) kam vor 11 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

von github

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

Computer oder Cloud★ 34.245MITAktualisiert vor 4 Tagen
Installieren

Desktop Commander

von wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

Läuft auf deinem Computer★ 10.225MITAktualisiert vor 16 Tagen
Installieren

Cloudflare MCP

von cloudflare

Cloudflare MCP servers

Läuft in der Cloud★ 4.446Apache-2.0Aktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Datadog MCP Server

DISCLAIMER: This is a community-maintained project and is not officially affiliated with, endorsed by, or supported by Datadog, Inc. This MCP server utilizes the Datadog API but is developed independently.

MCP server providing AI assistants with full Datadog observability access. Features grep-like log search, APM trace filtering with duration/status/error queries, smart sampling modes for token efficiency, and cross-correlation between logs, traces, and metrics. Supports both stdio (local) and http (remote/Kubernetes) transports.

Quick Start

Minimal Claude Desktop / VS Code / Cursor config — just the two required keys:

{

"mcpServers": { "datadog": { "command": "npx", "args": ["-y", "datadog-mcp"], "env": { "DD_API_KEY": "your-api-key", "DD_APP_KEY": "your-app-key" } } } }

With optional tuning (EU site, custom default limits, longer log windows):

{

"mcpServers": { "datadog": { "command": "npx", "args": ["-y", "datadog-mcp"], "env": { "DD_API_KEY": "your-api-key", "DD_APP_KEY": "your-app-key", "DD_SITE": "datadoghq.eu", "MCP_DEFAULT_LIMIT": "50", "MCP_DEFAULT_LOG_LINES": "200", "MCP_DEFAULT_METRIC_POINTS": "1000", "MCP_DEFAULT_TIME_RANGE": "24" } } } }

To run as an HTTP server (e.g. inside a container or Kubernetes pod), add transport variables to the same env block:

"env": {

"DD_API_KEY": "your-api-key", "DD_APP_KEY": "your-app-key", "MCP_TRANSPORT": "http", "MCP_PORT": "3000", "MCP_HOST": "0.0.0.0" }

Configuration

Required environment variables
DD_API_KEY=your-api-key

DD_APP_KEY=your-app-key

Optional environment variables
DD_SITE=datadoghq.com  # Default. Use datadoghq.eu for EU, etc.

Limit defaults (fallbacks when the AI doesn't specify)

MCP_DEFAULT_LIMIT=50 # General tools default limit MCP_DEFAULT_LOG_LINES=200 # Logs tool default limit MCP_DEFAULT_METRIC_POINTS=1000 # Metrics timeseries data points MCP_DEFAULT_TIME_RANGE=24 # Default time range in hours

Transport (alternative to CLI flags — useful in Kubernetes)

MCP_TRANSPORT=stdio # stdio | http MCP_PORT=3000 # HTTP port MCP_HOST=0.0.0.0 # HTTP host

Optional flags
--site=datadoghq.com     # Datadog site (overrides DD_SITE)

--transport=stdio|http # Transport mode (default: stdio) --port=3000 # HTTP port when using http transport --host=0.0.0.0 # HTTP host when using http transport --read-only # Block all write operations --disable-tools=synthetics,rum,security # Comma-separated list of tools to disable

Transports

TransportWhen to useEndpoints
stdio (default)Local MCP clients — Claude Desktop, Cursor, VS Coden/a (process stdin/stdout)
httpRemote / container / KubernetesPOST /mcp · GET /mcp (SSE) · DELETE /mcp · GET /health

Select with --transport=http or MCP_TRANSPORT=http.

Deployment

Docker
{

"mcpServers": { "datadog": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "DD_API_KEY", "-e", "DD_APP_KEY", "-e", "DD_SITE", "ghcr.io/tantiope/datadog-mcp" ], "env": { "DD_API_KEY": "your-api-key", "DD_APP_KEY": "your-app-key", "DD_SITE": "datadoghq.com" } } } }

Kubernetes

Use environment variables — not container args — for transport configuration:

env:
  • name: DD_API_KEY value: "your-api-key"
  • name: DD_APP_KEY value: "your-app-key"
  • name: MCP_TRANSPORT value: "http"
  • name: MCP_PORT value: "3000"
  • name: MCP_HOST value: "0.0.0.0"

Note: Kubernetes args: replaces the entire Dockerfile CMD, causing Node.js to receive the flags instead of your application. Environment variables avoid this issue.

Tools

ToolActionCategoryDescriptionRequired Scopes
monitorslistAlertingList monitors with optional filtersmonitors_read
monitorsgetAlertingGet monitor by IDmonitors_read
monitorssearchAlertingSearch monitors by querymonitors_read
monitorscreateAlertingCreate a new monitor; config is validated against a typed schema covering documented options (notifyNoData, renotifyInterval, thresholds, …) — unknown keys surface in warnings. Pass dry_run: true to validate without creating (uses /api/v1/monitor/validate, allowed in read-only mode).monitors_write
monitorsupdateAlertingUpdate an existing monitor; same validated schema as create; partial configs accepted; validation errors short-circuit before any HTTP call as EINVALID_MONITOR_CONFIG:monitors_write
monitorspreviewAlertingRender a monitor template (inline message or by monitor_id/id) with optional context of variables and conditionals. Returns {rendered, variablesUsed, variablesMissing, conditionalsResolved, tagConditionalsResolved}. Supports Datadog Mustache subset: variable substitution + six documented conditionals (is_alert, is_warning, is_no_data, is_recovery, is_alert_to_warning, is_warning_to_alert) + tag conditionals {{#is_match "tag" "val"}}/{{#is_exact_match "tag" "val"}} (and ^ negations); {{#each}}/partials throw EUNSUPPORTED_TEMPLATE_SYNTAX. Read-only.monitors_read
monitorstest_notificationAlertingKnown limitation: returns ENOT_SUPPORTED — Datadog has no public REST endpoint for triggering a test notification. Documentation pointer in response.n/a
monitorsdeleteAlertingDelete a monitormonitors_write
monitorsmuteAlertingMute a monitormonitors_write
monitorsunmuteAlertingUnmute a monitormonitors_write
monitorstopAlertingTop N monitors by alert frequency with real monitor names and context breakdown. WARNING: total_count includes renotifies/re-evaluations (Datadog emits a renotify event every renotify_interval minutes while Alert). For real fires use action=history.monitors_read
monitorshistoryAlertingCount and list real state transitions for one monitor over a time window. Filters by transitionType (default ["alert","alert recovery"] — fires+recoveries, excludes renotifies) and optional group. Returns {transitions: [...], count, meta} where count is the number of real transitions (e.g. for one always-Alert burn-rate monitor over 7d: 98 raw events vs 38 real transitions).monitors_read, events_read
dashboardslistVisualizationList all dashboardsdashboards_read
dashboardsgetVisualizationGet dashboard by IDdashboards_read
dashboardscreateVisualizationCreate a new dashboarddashboards_write
dashboardsupdateVisualizationUpdate a dashboarddashboards_write
dashboardsdeleteVisualizationDelete a dashboarddashboards_write
logssearchLogsSearch logs with query syntax and filterslogs_read_data, logs_read_index_data
logsaggregateLogsAggregate log data with groupBylogs_read_data
logs_pipelineslist, getLogs ConfigInspect log processing pipelines and their processorslogs_read_config
logs_pipelinescreate, update, delete, reorderLogs ConfigAuthor pipelines and processor chainslogs_write_config
logs_pipelinesget_orderLogs ConfigRead pipeline evaluation orderlogs_read_config
logs_indexeslist, getLogs ConfigInspect indexes (filter, retention, Flex tier, exclusion filters); create/delete are UI-only per Datadog and not exposedlogs_read_config
logs_indexesupdate, reorderLogs ConfigUpdate index filter/retention/quota and reorder evaluationlogs_write_config
logs_indexesget_orderLogs ConfigRead index evaluation orderlogs_read_config
logs_archiveslist, getLogs ConfigInspect log archives (S3 / GCS / Azure destinations); per-provider credential fields are forwarded unchangedlogs_read_archives
logs_archivescreate, update, delete, reorderLogs ConfigManage archive destinations; destination.type validated against `s3gcsazure_storage` before SDK calllogs_write_archives
logs_archivesget_orderLogs ConfigRead archive evaluation orderlogs_read_archives
metricsqueryMetricsQuery timeseries data. Response meta includes rollupRequested (parsed from rollup(method, seconds), with methodInferred flag), rollupEffective (interval derived from returned pointlist intervals + deduped intervalsObserved for multi-series), and rollupOverridden: boolean so callers can detect when Datadog silently downsampled.metrics_read, timeseries_query
metricssearchMetricsSearch for metrics by namemetrics_read
metricslistMetricsList active metricsmetrics_read
metricsmetadataMetricsGet metric metadatametrics_read
tracessearchAPMSearch spans with filtersapm_read
tracesaggregateAPMAggregate trace dataapm_read
tracesservicesAPMList APM servicesapm_service_catalog_read
eventslistEventsList eventsevents_read
eventsgetEventsGet event by IDevents_read
eventscreateEventsCreate an eventevents_read
eventssearchEventsSearch events with v2 API and cursor pagination. Optional transitionType filter (e.g. ["alert","alert recovery"]) restricts to monitor state-transition events — without it, source:alert includes renotifies. For monitor-specific fires use monitors action=history. Optional timezone adds *Local ISO 8601 siblings to every timestamp. Zero-result responses include a diagnostics array hinting at the cause (UNINDEXED_TAG_PREFIX, NARROW_TIME_RANGE, RESTRICTIVE_SOURCE_FILTER).events_read
eventshistogramEventsServer-side bucketing of events by hour_of_day, day_of_week, or day_of_month in an IANA timezone (DST-safe via Intl.DateTimeFormat). Accepts the same transitionType filter as search so monitor histograms can exclude renotifies. Cursor-paginates the underlying search; cap at limits.maxEventsForHistogram (default 5000, MCP_MAX_EVENTS_HISTOGRAM env var). When the cap is hit, returns bucketCountIncomplete: true and nextCursor for continuation.events_read
eventsaggregateEventsClient-side aggregation by monitor_name, source, etc.events_read
eventstopEventsTop N event groups by count with generic groupBy support (deployments, configs, alerts, etc.). Groups without context tags are included as "no_context"events_read

| events | timeseries | Events | Time-bucketed alert

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