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 el índice completo de documentación, consulta llms.txt.

Datadog MCP Server

{% callout %}

Nota importante para usuarios en 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 Datadog MCP Server actúa como un puente entre tus datos de observabilidad en Datadog y cualquier agente de IA que admita el Model Context Protocol (MCP). Al proporcionar acceso estructurado a contextos, características y herramientas relevantes de Datadog, el MCP Server 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 Datadog MCP Server principal y es lo que los usuarios suelen querer decir cuando preguntan sobre configurar "the Datadog MCP server". Proporciona acceso remoto a la mayoría de los productos de Datadog (APM, logs, métricas, monitores, dashboards, señales de seguridad y más). Usa esta página por defecto para preguntas de configuración.

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

¿Listo para empezar? Selecciona tu agente a continuación o consulta Configurar el Datadog MCP Server para instrucciones de conexión.

Esta demostración muestra el Datadog MCP Server en uso en Cursor y Claude Code (activa el audio):

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

Descargos de responsabilidad{% #disclaimers %}

  • El Datadog MCP Server es elegible para HIPAA. Eres responsable de asegurar que las herramientas de IA que conectes al Datadog MCP Server cumplan con tus requisitos de cumplimiento, como HIPAA.
  • El Datadog MCP Server no es compatible con GovCloud.
  • Datadog recopila cierta información sobre tu uso del Datadog MCP Server remoto, incluyendo 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 características del servidor, incluyendo transiciones hacia y desde el servidor y la página de inicio de sesión de Datadog aplicable para acceder a los Servicios, y contexto (por ejemplo, indicaciones del usuario) que lleva al uso de herramientas MCP. Los datos se almacenan durante 120 días.

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

El MCP Server viene con los siguientes límites de uso justo:

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

Estos límites están sujetos a cambios y pueden ajustarse si tu caso de uso requiere más. Por favor, contacta al soporte de Datadog para solicitudes o preguntas.

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

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

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

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

  • datadog.mcp.session.starts: Se emite en cada inicialización de sesión.
  • datadog.mcp.tool.usage: Una métrica de distribución emitida en cada llamada a 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 a herramientas. Por ejemplo, para consultar el número total de llamadas a herramientas agrupadas por correo electrónico del usuario:

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

Herramientas disponibles{% #available-tools %}

Consulta Datadog MCP Server Tools para 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 Datadog MCP Server para instrucciones.

Eficiencia de contexto{% #context-efficiency %}

El Datadog MCP Server 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 fue truncada.
  • 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 Datadog MCP Server.

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

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

Comentarios{% #feedback %}

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

Lecturas adicionales{% #further-reading %}

Documentación, enlaces y artículos adicionales útiles: