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Datadog MCP

by Datadog

Monitorización, métricas e investigación de incidentes asistida por IA con Datadog

devops Python Intermedio Auto-hospedable Verificado
⭐ 200 stars 📅 Actualizado: hace 1m

Descripción

Servidor MCP oficial de Datadog que lleva toda la potencia de la plataforma de monitorización y observabilidad de Datadog a los asistentes de IA. Consulta métricas, busca en logs, analiza traces distribuidos y gestiona monitores y dashboards — todo mediante lenguaje natural. Construido para equipos DevOps y SREs que quieren acelerar la investigación de incidentes, revisar el estado de la infraestructura y crear configuraciones de monitorización sin cambiar de contexto. Soporta la superficie completa de la API de Datadog para operaciones de lectura y gestión en todo tu stack de observabilidad.

✅ Ideal para

Equipos DevOps y SREs que usan Datadog y quieren acceso conversacional a datos de monitorización

⏭️ No recomendado si

No usas Datadog como tu plataforma de monitorización

💡 Casos de uso

  • Investigar incidentes en producción consultando métricas y logs de forma conversacional
  • Crear y gestionar monitores y configuraciones de alertas a través de IA
  • Revisar datos de dashboards y estado de infraestructura durante turnos de guardia
  • Analizar traces de APM para identificar cuellos de botella de rendimiento

👍 Ventajas

  • Servidor oficial de primera parte del equipo de Datadog
  • Cobertura integral de métricas, logs, traces, monitores y dashboards
  • Basado en Python con instalación sencilla vía pip
  • Soporta tanto operaciones de lectura como acciones de gestión

👎 Desventajas

  • Requiere tanto API key como APP key para funcionalidad completa
  • El modelo de precios de Datadog implica que el uso intensivo de consultas puede impactar costes
  • Resultados de consultas de métricas grandes pueden consumir contexto significativo

🔧 Herramientas expuestas (5 herramientas)

ToolCategoríaDescripción
list_monitorsmanagementListar y filtrar monitores configurados y sus estados
manage_dashboardsmanagementVer, crear y actualizar dashboards de Datadog
query_metricsqueryConsultar y recuperar datos de métricas de Datadog
search_logsqueryBuscar y filtrar entradas de log con consultas de Datadog
get_tracesqueryRecuperar y analizar traces distribuidos de APM

⚡ Instalación

Requisitos previos:

  • • python v3.10+
  • • Datadog API key
  • • Datadog APP key
  • • API key requerida

Consulta la documentación de Claude Code para configurar este MCP server.

💡 Consejos y trucos

Configura las variables de entorno DD_API_KEY y DD_APP_KEY antes de iniciar. Empieza con list_monitors para obtener una visión general de tu configuración de alertas y luego profundiza en métricas o logs específicos para investigar.

🔄 Alternativas

Info rápida

Autor
Datadog
Licencia
Apache-2.0
Runtime
Python 3.10+
Transporte
stdio
Categoría
devops
Dificultad
Intermedio
Auto-hospedable
Auth
Docker
Versión
latest
Actualizado
28 feb 2026

Compatibilidad con clientes

  • Claude Code
  • Cursor
  • VS Code Copilot
  • Gemini CLI
  • Windsurf
  • Cline
  • JetBrains AI
  • Warp

Plataformas

🍎 macOS 🐧 Linux 🪟 Windows