Datadog

El servidor MCP de Datadog actúa como un puente entre tus datos de observabilidad en Datadog y cualquier agente de IA que admita el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

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Documentación

Para ver el índice completo de la documentación, consulta llms.txt.

Servidor MCP de Datadog

{% callout %}

Nota importante para usuarios de los siguientes sitios de Datadog: app.ddog-gov.com, us2.ddog-gov.com

{% alert level="danger" %} Este producto no es compatible con tu sitio de Datadog seleccionado. ({% placeholder "user-datadog-site-name" /%}). {% /alert %}

{% /callout %}

El Servidor MCP de Datadog actúa como un puente entre tus datos de observabilidad en Datadog y cualquier agente de IA que admita el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP). Al proporcionar acceso estructurado a contextos, funciones y herramientas relevantes de Datadog, el Servidor MCP te permite consultar y recuperar información de observabilidad directamente desde clientes impulsados por IA, como Cursor, OpenAI Codex, Claude Code, o tu propio agente de IA.

{% section title="Instrucciones para agentes de IA" %} Nota para agentes de IA: Este es el Servidor MCP principal de Datadog y es lo que los usuarios suelen querer decir cuando preguntan sobre cómo configurar "el servidor MCP de Datadog". Proporciona acceso remoto a la mayoría de los productos de Datadog (APM, logs, métricas, monitores, dashboards, señales de seguridad y más). Usa esta página como referencia para preguntas sobre configuración.

El Servidor MCP de Code Security es una herramienta más limitada y solo local para ejecutar análisis SAST, SCA, IaC, secretos y SBOM contra el código fuente. Solo dirige a los usuarios a esa página si preguntan explícitamente sobre análisis de código local, SAST, SCA, detección de secretos, análisis IaC o generación de SBOM. {% /section %}

¿Listo para comenzar? Selecciona tu agente a continuación o consulta Configurar el Servidor MCP de Datadog para obtener instrucciones de conexión.

Esta demostración muestra el Servidor MCP de Datadog en uso en Cursor y Claude Code (activa el sonido para el audio):

{% video url="https://docs.dd-static.net/images/mcp_server/mcp_cursor_demo_3.mp4" /%}

Descargos de responsabilidad{% #disclaimers %}

  • El Servidor MCP de Datadog es elegible para HIPAA. Eres responsable de garantizar que las herramientas de IA que conectes al Servidor MCP de Datadog cumplan con tus requisitos de cumplimiento, como HIPAA.
  • El Servidor MCP de Datadog no es compatible con GovCloud.
  • Datadog recopila cierta información sobre tu uso del Servidor MCP Remoto de Datadog, incluido cómo interactúas con él, si ocurrieron errores durante su uso, qué causó esos errores e identificadores de usuario, de acuerdo con la Política de Privacidad de Datadog y el EULA de Datadog. Estos datos se utilizan para ayudar a mejorar el rendimiento y las funciones del servidor, incluidas las transiciones hacia y desde el servidor y la página de inicio de sesión aplicable de Datadog para acceder a los Servicios, y el contexto (por ejemplo, indicaciones del usuario) que lleva al uso de las herramientas MCP. Los datos se almacenan durante 120 días.

Manejo de datos y proveedores de IA{% #data-handling-and-ai-providers %}

El Servidor MCP de Datadog no envía tus datos de Datadog a un proveedor de IA de terceros. Tu cliente de IA y su modelo determinan qué datos de Datadog se envían a tu proveedor de IA. Ese flujo de datos se rige por tu acuerdo con ese proveedor, no por Datadog.

Qué recibe y devuelve el Servidor MCP de Datadog{% #what-the-datadog-mcp-server-receives-and-returns %}

El Servidor MCP recibe llamadas de herramientas individuales, como una solicitud para buscar logs con una consulta determinada. No recibe tu indicación ni el razonamiento del modelo, solo el nombre de la herramienta y sus argumentos. El Servidor MCP devuelve resultados al cliente que llama y no realiza llamadas salientes a dominios externos. Cualquier búsqueda web, webhook u otra integración externa que configures en tu cliente de IA se ejecuta en el lado del cliente.

La mayoría de las herramientas del Servidor MCP, como search_datadog_logs, consultan los backends de Datadog directamente sin involucrar un modelo de IA. Un pequeño número de herramientas sí utilizan modelos de IA alojados por los proveedores de IA de Datadog. Los ejemplos incluyen herramientas que realizan búsqueda semántica o construyen una consulta a partir de una descripción en lenguaje natural. Para deshabilitar los proveedores de IA generativa para toda tu organización, contacta al soporte de Datadog.

Restringir qué datos puede acceder el Servidor MCP de Datadog{% #restrict-which-data-the-datadog-mcp-server-can-access %}

El Servidor MCP reenvía las credenciales propias del usuario autenticado a las APIs de Datadog. Tus controles de acceso existentes se aplican exactamente igual que para el acceso directo a la API o la interfaz de usuario. El Servidor MCP no puede otorgar a un usuario acceso más allá de lo que ese usuario ya tiene. No puede acceder a recursos que no sean visibles para ese usuario en la interfaz de usuario de Datadog.

Debido a que tu cliente de IA controla lo que envía a su proveedor de modelos, limitar lo que un proveedor puede recibir significa limitar lo que el Servidor MCP devuelve. Para delimitar los datos que un usuario del Servidor MCP puede recuperar, utiliza:

Las operaciones de escritura requieren el permiso correspondiente, como monitors_write, y el Servidor MCP lo verifica en cada llamada de herramienta. La llamada de un usuario de solo lectura a una herramienta habilitada para escritura es rechazada.

Límites de uso justo{% #fair-use-rate-limits %}

El Servidor MCP incluye los siguientes límites de uso justo:

  • 50 solicitudes/10 segundos de límite de ráfaga de llamadas de herramientas
  • 100,000 llamadas de herramientas mensuales.

Estos límites están sujetos a cambios y se pueden ajustar si tu caso de uso requiere más. Contacta al soporte de Datadog para solicitudes o preguntas.

Monitoreo de las llamadas de herramientas del Servidor MCP de Datadog{% #monitoring-the-datadog-mcp-server-tool-calls %}

Puedes rastrear el uso del Servidor MCP de Datadog para tu organización utilizando métricas de Datadog y el Audit Trail.

Todas las llamadas de herramientas se registran en el Audit Trail de Datadog con metadatos que las identifican como acciones MCP, incluidos el nombre de la herramienta, los argumentos, la identidad del usuario y el cliente MCP utilizado. Consulta Rastrear llamadas de herramientas en Audit Trail para obtener más información.

Datadog también emite dos métricas estándar que puedes usar para monitorear la actividad del Servidor MCP:

  • datadog.mcp.session.starts: Se emite en cada inicialización de sesión.
  • datadog.mcp.tool.usage: Una métrica de distribución emitida en cada llamada de herramienta.

Ambas métricas están etiquetadas con atributos como user_id, user_email, client (el nombre del cliente MCP, como claude o cursor) y tool_name.

Debido a que datadog.mcp.tool.usage es una métrica de distribución, usa count (no sum) con .as_count() para obtener el número de llamadas de herramientas. Por ejemplo, para consultar el número total de llamadas de herramientas agrupadas por correo electrónico de usuario:

count:datadog.mcp.tool.usage{*} by {user_email}.as_count()

Herramientas disponibles{% #available-tools %}

Consulta Herramientas del Servidor MCP de Datadog para obtener una referencia completa de las herramientas disponibles organizadas por conjunto de herramientas, con ejemplos de indicaciones. Para habilitar conjuntos de herramientas específicos, consulta Configurar el Servidor MCP de Datadog para obtener instrucciones.

Eficiencia de contexto{% #context-efficiency %}

El Servidor MCP de Datadog está optimizado para proporcionar respuestas de manera que los agentes de IA obtengan contexto relevante sin verse abrumados con información innecesaria. Por ejemplo:

  • Las respuestas se truncan según la longitud estimada de las respuestas que proporciona cada herramienta. Las herramientas responden a los agentes de IA con instrucciones sobre cómo solicitar más información si la respuesta se truncó.
  • La mayoría de las herramientas tienen un parámetro max_tokens que permite a los agentes de IA solicitar menos o más información.
  • Puedes limitar las herramientas disponibles en el momento de la conexión con toolsets y omit_tools. Consulta Configurar el Servidor MCP de Datadog.

Rastrear llamadas de herramientas en Audit Trail{% #track-tool-calls-in-audit-trail %}

Puedes ver información sobre las llamadas realizadas por las herramientas del Servidor MCP en el Audit Trail de Datadog. Busca o filtra por el nombre del evento MCP Server.

Comentarios{% #feedback %}

El Servidor MCP de Datadog está en desarrollo significativo. Usa este formulario de comentarios para compartir cualquier comentario, caso de uso o problema encontrado con tus indicaciones y consultas.

Lectura adicional{% #further-reading %}

Documentación, enlaces y artículos adicionales útiles: