ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Datadog MCP

โดย tantiopeรุ่น 1.0.9i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.TANTIOPE/datadog-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

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

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add datadog --env DD_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env DD_APP_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env DD_SITE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y datadog-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

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

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tantiope ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 2% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4904 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Datadog MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DD_API_KEY, DD_APP_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.9) เข้า registry 11 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

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

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

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

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx