MCP Datadog Server

> Servidor MCP (Model Context Protocol) completo e robusto para integração com APIs do Datadog

Um servidor MCP de produção que oferece 351 tools para interagir com todas as APIs do Datadog através de LLMs, incluindo operações CRUD completas, tools curadas e ferramentas geradas automaticamente do schema.


🚀 Características Principais

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- 9 Tools Curadas 🎯 - Handcrafted, otimizadas para casos específicos
- 25 Tools CRUD ⚡ - Operações CREATE, READ, UPDATE, DELETE para recursos principais
- 319 Tools Geradas 🔧 - Geradas automaticamente do schema oficial do Datadog

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- ✅ Autodescoberta de Schema - LLMs descobrem parâmetros automaticamente
- ✅ Validação Robusta - Zod schemas com validação completa
- ✅ Progress Tracking - Acompanhamento em tempo real para operações longas
- ✅ Error Handling - Tratamento inteligente de erros e retry automático
- ✅ CLI Rica - Interface completa para gestão e debugging

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- ✅ 100% Compatível com TypeScript SDK oficial
- ✅ JSON Schema completo para todas as tools
- ✅ Metadata Annotations detalhadas
- ✅ Type Safety com validação Zod

📦 Instalação

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- Node.js 18+
- Chaves de API do Datadog (API Key + Application Key)

$3

``bash
npm install -g mcp-datadog-server
`

$3

`bash
git clone https://github.com/ClaudioLazaro/mcp-datadog-server.git
cd mcp-datadog-server
npm install
`

⚙️ Configuração

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#### Obrigatórias
`bash
DD_API_KEY=your_api_key # Chave da API Datadog
DD_APP_KEY=your_app_key # Chave da aplicação Datadog
`

#### Opcionais
`bash
DD_SITE=datadoghq.com # Site Datadog (padrão: datadoghq.com)
DD_SUBDOMAIN=api # Subdomínio (padrão: api)
MCP_DD_FOLDERS=Dashboards,Logs # Categorias permitidas (padrão: todas)
MCP_DD_SCHEMA_PATH=./schema.json # Caminho do schema (padrão: incluído)
MCP_DD_MAX_RETRIES=3 # Máximo de tentativas (padrão: 3)
MCP_DD_RETRY_BASE_MS=1000 # Base para retry em ms (padrão: 1000)
MCP_DD_TIMEOUT_MS=30000 # Timeout das requisições (padrão: 30000)
MCP_DD_USER_AGENT=mcp-datadog # User agent customizado
`

$3


`bash

.env

DD_SITE=\"us3.datadoghq.com\"
DD_API_KEY=\"xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\"
DD_APP_KEY=\"xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx\"
MCP_DD_FOLDERS=\"Dashboards,Monitors,Logs\"
`

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- datadoghq.com (US1)
- datadoghq.eu (EU)
- us3.datadoghq.com (US3)
- us5.datadoghq.com (US5)
- ap1.datadoghq.com (AP1)
- ddog-gov.com (US Gov)

🎮 Uso

$3

`bash

Iniciar servidor MCP

mcp-datadog-server serve

ou

npm start

Com filtros

mcp-datadog-server serve --folders=Dashboards,Monitors
`

$3

#### Listar Tools
`bash


Lista básica

mcp-datadog-server list-tools

Lista detalhada ordenada

mcp-datadog-server list-tools --detailed

JSON output

mcp-datadog-server list-tools --json
`

#### Inspeção de Tools
`bash


Ver detalhes de uma tool

mcp-datadog-server get-tool create_monitor

Ver schema completo de uma tool

mcp-datadog-server show-schema create_monitor

JSON output

mcp-datadog-server show-schema create_monitor --json
`

#### Validação e Análise
`bash


Validar configuração

mcp-datadog-server validate

Analisar schema da API

mcp-datadog-server analyze-schema

Ajuda

mcp-datadog-server help
`

🔧 Tools CRUD Disponíveis

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`bash
create_monitor # Criar novo monitor
get_monitor # Obter monitor por ID
update_monitor # Atualizar monitor existente
delete_monitor # Deletar monitor
list_monitor # Listar todos os monitors
`

$3

`bash
create_dashboard # Criar novo dashboard
get_dashboard # Obter dashboard por ID
update_dashboard # Atualizar dashboard existente
delete_dashboard # Deletar dashboard
list_dashboard # Listar todos os dashboards
`

$3

`bash
create_downtime # Agendar downtime
get_downtime # Obter downtime por ID
update_downtime # Atualizar downtime
delete_downtime # Cancelar downtime
list_downtime # Listar todos os downtimes
`

$3

`bash
create_user # Criar usuário
get_user # Obter usuário por ID
update_user # Atualizar usuário
delete_user # Deletar usuário
list_user # Listar todos os usuários
`

$3

`bash
create_team # Criar equipe
get_team # Obter equipe por ID
update_team # Atualizar equipe
delete_team # Deletar equipe
list_team # Listar todas as equipes
`

📋 Como o LLM Descobre os Parâmetros

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O LLM NÃO precisa saber os parâmetros antecipadamente. Através do protocolo MCP, ele:

1. Lista todas as tools disponíveis
2. Obtém o schema JSON Schema completo de cada tool
3. Entende todos os parâmetros, tipos e validações
4. Constrói chamadas válidas automaticamente

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`json
{
"type": "object",
"properties": {
"name": {
"type": "string",
"description": "Monitor name"
},
"type": {
"type": "string",
"enum": ["metric alert", "service check", "event alert", "query alert", "composite", "log alert"],
"description": "Monitor type"
},
"query": {
"type": "string",
"description": "Monitor query"
},
"message": {
"type": "string",
"description": "Notification message"
},
"tags": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"},
"description": "Monitor tags"
},
"priority": {
"type": "number",
"minimum": 1,
"maximum": 5,
"description": "Priority (1-5)"
},
"options": {
"type": "object",
"properties": {
"thresholds": {
"type": "object",
"properties": {
"critical": {"type": "number"},
"warning": {"type": "number"},
"ok": {"type": "number"}
}
},
"notify_audit": {"type": "boolean"},
"require_full_window": {"type": "boolean"}
}
}
},
"required": ["name", "type", "query"]
}
`

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Input do usuário:
> "Create a monitor to alert when CPU usage is above 90%"

Chamada automática do LLM:
`javascript
await use_tool("create_monitor", {
"name": "High CPU Usage Alert",
"type": "metric alert",
"query": "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{*} > 0.9",
"message": "CPU usage is high! Please investigate @ops-team",
"tags": ["alert", "cpu", "infrastructure"],
"priority": 3,
"options": {
"thresholds": {
"critical": 0.9,
"warning": 0.8
},
"notify_audit": true,
"require_full_window": false
}
})
`

O LLM automaticamente:
- ✅ Descobriu todos os parâmetros disponíveis
- ✅ Preencheu campos obrigatórios (name, type, query)
- ✅ Adicionou campos opcionais relevantes
- ✅ Estruturou objetos complexos (options.thresholds)
- ✅ Validou tipos e constraints

🎯 Tools Curadas Especiais

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`bash
list_dashboards # Lista com filtros avançados e paginação
`

$3

`bash
search_logs # Busca avançada de logs com filtros
`

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`bash
query_metrics # Query de métricas timeseries
`

$3

`bash
manage_incidents # Gerenciamento completo de incidentes
`

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`bash
manage_synthetics # Testes sintéticos completos
`

🏗️ Integração com LLMs

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Adicione ao arquivo de configuração do Claude:

`json
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"command": "mcp-datadog-server",
"args": ["serve"],
"env": {
"DD_API_KEY": "your_api_key",
"DD_APP_KEY": "your_app_key",
"DD_SITE": "datadoghq.com"
}
}
}
}
`

$3


`json
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "mcp-datadog-server", "serve"],
"env": {
"DD_API_KEY": "your_api_key",
"DD_APP_KEY": "your_app_key"
}
}
}
}
`

$3

`json
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"command": "node",
"args": ["/path/to/mcp-datadog-server/src/index.js", "serve"],
"env": {
"DD_API_KEY": "your_api_key",
"DD_APP_KEY": "your_app_key"
}
}
}
}
`

🛠️ Desenvolvimento

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`bash
npm test # Executar testes
npm run serve # Iniciar servidor
npm run list-tools # Listar tools
npm run validate # Validar configuração
npm run analyze-schema # Analisar schema da API
`

$3

`bash
make install # Instalar dependências
make start # Iniciar servidor
make test # Executar testes
make list-tools # Listar tools
make validate # Validar configuração
`

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`
src/
├── index.js # CLI principal
├── server.js # Servidor MCP principal
├── core/
│ ├── config.js # Sistema de configuração
│ ├── http-client.js # Cliente HTTP com retry
│ ├── schema-parser.js # Parser do schema Datadog
│ └── validation.js # Validações robustas
└── tools/
├── core-tools.js # Ferramentas base
├── curated-tools.js # Tools curadas otimizadas
└── crud-tools.js # Tools CRUD automáticas
`

🔍 Debugging e Troubleshooting

$3

`bash

Ver resumo

mcp-datadog-server list-tools

Ver lista completa ordenada

mcp-datadog-server list-tools --detailed

Ver schema de uma tool específica

mcp-datadog-server show-schema create_monitor
`

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`bash

Validar tudo

mcp-datadog-server validate

Ver configuração resumida

mcp-datadog-server validate --json
`

$3

`bash

Analisar schema carregado

mcp-datadog-server analyze-schema

Testar servidor básico

timeout 5s mcp-datadog-server serve
`

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`bash

O servidor gera logs estruturados:

[2025-01-20T10:30:00.000Z] [INFO] Starting server with config: {...}
[2025-01-20T10:30:01.000Z] [INFO] Registered 9 curated tools
[2025-01-20T10:30:02.000Z] [INFO] Registered 25 CRUD tools
[2025-01-20T10:30:03.000Z] [INFO] Registered 319 generated tools
[2025-01-20T10:30:04.000Z] [INFO] Registered 351 tools total
`

🚨 Solução de Problemas Comuns

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`bash

Verificar se a tool existe

mcp-datadog-server list-tools --detailed | grep nome_da_tool

Ver todas as categorias disponíveis

mcp-datadog-server analyze-schema
`

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`bash

Validar credenciais

mcp-datadog-server validate

Verificar variáveis de ambiente

echo $DD_API_KEY
echo $DD_APP_KEY
`

$3

`bash

Verificar se o schema existe

mcp-datadog-server analyze-schema

Forçar recarregamento

rm -f datadog-api-collection-schema.json
mcp-datadog-server serve
`

$3

`bash

Filtrar apenas categorias necessárias

export MCP_DD_FOLDERS="Dashboards,Monitors,Logs"
mcp-datadog-server list-tools
`

📈 Performance e Limites

$3

- ✅ Automático - Respeita headers retry-after
- ✅ Configurável - Ajuste via MCP_DD_MAX_RETRIES
- ✅ Inteligente - Backoff exponencial

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- ✅ Padrão: 30 segundos por requisição
- ✅ Configurável via MCP_DD_TIMEOUT_MS
- ✅ Progress Tracking para operações longas

$3

- ✅ Otimizado - Schema carregado uma vez na inicialização
- ✅ Streaming - Não mantém responses grandes em memória
- ✅ Filtros - Use MCP_DD_FOLDERS para reduzir footprint

🔐 Segurança

$3

- ✅ Environment Only - Chaves apenas via variáveis de ambiente
- ✅ No Logging - Credentials nunca aparecem em logs
- ✅ Validation - Formato das chaves validado na inicialização

$3

- ✅ TLS Only - Todas as chamadas via HTTPS
- ✅ Corporate Proxy - Suporte via NODE_EXTRA_CA_CERTS
- ✅ Headers Security - User-Agent e headers apropriados

$3

- ✅ Zod Schemas - Validação rigorosa de entrada
- ✅ Sanitization - Limpeza automática de inputs
- ✅ Type Safety - TypeScript + runtime validation

📊 Monitoramento

$3

`bash

Status do servidor

mcp-datadog-server validate

Análise das tools

mcp-datadog-server list-tools --json | jq '.total'
`

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- ✅ Tools Count - Total de tools carregadas
- ✅ API Calls - Tracking de chamadas por tool
- ✅ Error Rate - Rate de erros por categoria
- ✅ Response Time - Tempos de resposta médios

🎓 Exemplos Práticos

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O LLM pode automaticamente executar:
`javascript
await use_tool("create_monitor", {
name: "High CPU Alert",
type: "metric alert",
query: "avg(last_5m):avg:system.cpu.user{*} > 0.9",
message: "CPU high @ops-team"
});
`

$3

`javascript
await use_tool("list_dashboard", {
filter_shared: false,
count: 50
});
`

$3

`javascript
await use_tool("create_downtime", {
scope: ["host:web-server-01"],
start: Math.floor(Date.now() / 1000),
end: Math.floor(Date.now() / 1000) + 3600,
message: "Planned maintenance window"
});
`

📚 Documentação Adicional

- 🔍 SCHEMA_DISCOVERY.md - Como o LLM descobre parâmetros
- 📋 REFACTOR_CHECKPOINT.md - Histórico da refatoração
- ⚙️ TOOLS.md - Documentação completa das tools

🤝 Contribuição

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`bash

Gerar relatório de debug

mcp-datadog-server validate --json > debug-info.json
mcp-datadog-server list-tools --json >> debug-info.json
`

$3

1. Edite src/tools/curated-tools.js
2. Adicione schema Zod completo
3. Implemente função execute
4. Teste com npm test

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1. Edite src/tools/crud-tools.js
2. Adicione novos recursos ao DATADOG_RESOURCES`
3. Defina schemas e operações
4. Teste todas as operações CRUD

📝 Changelog

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- ✅ 351 tools (9 curadas + 25 CRUD + 319 geradas)
- ✅ CRUD completo para recursos principais
- ✅ Schema autodescoberta via MCP
- ✅ Progress tracking para operações longas
- ✅ CLI rica com comandos de debugging
- ✅ 100% conformidade com padrões MCP

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- ✅ Refatoração completa da arquitetura
- ✅ Validação robusta com Zod
- ✅ Cliente HTTP com retry automático
- ✅ Sistema de configuração limpo

📄 Licença

Apache License 2.0 - Veja LICENSE para detalhes.

🙏 Agradecimentos

- Model Context Protocol - Framework base
- Datadog - APIs e documentação
- Zod - Schema validation
- Undici - HTTP client

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🎉 Pronto para usar com qualquer LLM compatível com MCP!

Para suporte e discussões, veja as Issues do repositório.