Dash0

공식

OpenTelemetry 리소스를 탐색하고, 인시던트를 조사하며, Dash0에서 메트릭, 로그, 트레이스를 쿼리하세요.

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Dash0 MCP(으)로 무엇을 할 수 있나요?

OpenTelemetry 메트릭 조회 — AI에 요청하여 Dash0 데이터셋에서 메트릭 데이터를 가져오고 분석합니다.
로그 및 트레이스 검색 — 로그 항목이나 분산 트레이스를 검색하고 검사하여 문제를 디버깅합니다.
인시던트 조사 — 인시던트 세부 정보와 타임라인에 접근하여 진행 중이거나 과거의 문제를 파악합니다.
모니터링 리소스 탐색 — Dash0가 추적하는 OpenTelemetry 계측 서비스 및 인프라를 나열하고 탐색합니다.

문서

Dash0 MCP 서버

Dash0를 위한 공식 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버입니다.

AI 어시스턴트가 Dash0에서 OpenTelemetry 리소스를 탐색하고, 인시던트를 조사하며, 메트릭, 로그, 트레이스를 쿼리할 수 있도록 지원합니다.

Dash0 MCP 서버는 원격 서버이며 스트리밍 가능 HTTP 전송을 사용합니다.

사용법

Claude, Cline, Cursor, Windsurf와 같은 가장 널리 사용되는 AI 에이전트 및 코딩 어시스턴트와 연결하는 방법에 대한 지침은 Dash0 통합 허브를 참조하세요.

사용자 정의 통합 또는 다른 MCP 클라이언트와의 통합을 위해서는 아래 지침을 따르세요:

Dash0 앱에 로그인하여 조직 설정을 엽니다.
Endpoints > MCP을 클릭하고 해당 지역의 엔드포인트 URL을 복사합니다.
Auth Tokens을 클릭하고 작업하려는 데이터셋에 대한 All permissions 권한을 가진 기존 토큰을 생성하거나 재사용합니다.

AI 어시스턴트 또는 MCP 클라이언트에 다음 구성을 추가합니다(구성 스키마는 구현에 따라 다를 수 있음):

{
  "mcpServers": {
    "dash0": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "{{endpoint_mcp}}",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer {{token}}"
      }
    }
  }
}

원격 MCP 서버를 지원하지 않거나 아직 스트리밍 가능 HTTP 전송을 구현하지 않은 클라이언트의 경우, 대신 다음과 같은 구성을 사용할 수 있습니다:

{
  "mcpServers": {
    "dash0": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote",
        "{{endpoint_mcp}}",
        "--header",
        "Authorization: Bearer ${DASH0_AUTH_TOKEN}"
      ],
      "env": {
        "DASH0_AUTH_TOKEN": "{{token}}"
      }
    }
  }
}