프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Datadog MCP

제작자: tantiope버전 1.0.9i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.TANTIOPE/datadog-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 개발자 도구
  • 입력해야 할 값: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 직접 입력할 값: DD_API_KEY, DD_APP_KEY, DD_SITE

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "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"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

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

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 tantiope 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 4908개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 4908개 중 2%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4908개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Datadog MCP, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

입력해야 할 값: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.9)은 11개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

제작자: github

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

컴퓨터 또는 클라우드★ 34,245MIT4일 전 업데이트
설치

Desktop Commander

제작자: wonderwhy-er

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

내 컴퓨터에서 실행★ 10,225MIT16일 전 업데이트
설치

Cloudflare MCP

제작자: cloudflare

Cloudflare MCP servers

클라우드에서 실행★ 4,446Apache-2.014개월 전 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기