プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Datadog MCP

作者:tantiopeバージョン 1.0.9i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.TANTIOPE/datadog-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

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

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 開発者ツール
  • 入力が必要なもの:DD_API_KEY, DD_APP_KEY

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: DD_API_KEY, DD_APP_KEY, DD_SITE

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

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

ターミナルでこれを実行します

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

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

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

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "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"
      }
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

自分で入力する値

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

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント tantiope で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの4919件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの4919件のうち2%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの4919件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Datadog MCPは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

入力が必要なもの:DD_API_KEY, DD_APP_KEY

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.9)がレジストリに届いたのは11 か月前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

GitHub

作者:github

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

パソコンでもクラウドでも★ 34,245MIT4 日前更新
インストール

Desktop Commander

作者:wonderwhy-er

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

パソコンで動く★ 10,225MIT17 日前更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

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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