Agentic Onboarding 설정

이 제품은 선택한 Datadog 사이트에서 지원되지 않습니다. ().

개요

Agentic Onboarding은 애플리케이션 및 인프라에 대한 Datadog 계측을 자동화하는 AI 기반 도구 모음입니다.

  • AI Setup CLI: 코딩 어시스턴트 없이 터미널에서 Datadog을 설정합니다.
  • MCP Server: IDE에서 프레임워크 탐지 및 구성을 처리하는 코딩 어시스턴트(Claude Code 또는 Cursor 등)를 통해 Datadog을 설정합니다.

두 경로는 상호 보완적이며 동일한 Datadog 계정을 사용합니다. IDE에 Datadog MCP Server를 설치하고 터미널에서 CLI를 실행할 수 있습니다.

AI 설정 CLI

Datadog AI 설정 CLI는 독립형 터미널 도구입니다. MCP 서버를 설치하고 싶지 않거나 Datadog 계정 생성과 같이 MCP 설정에서 지원하지 않는 작업을 수행할 때 사용하세요.

CLI 기능

  • 터미널에서 Datadog 계정을 처음부터 끝까지 생성
  • 기존 Datadog 계정을 로컬 환경에 연결
  • 파일을 제자리에서 편집하여 로컬 인프라를 코드로 계측(Terraform, Helm, Kustomize, Ansible, Pulumi, 원시 Kubernetes 매니페스트, Docker Compose 파일)
  • 지원되는 프런트엔드 및 백엔드에 대한 SDK 초기화 및 구성을 추가하여 로컬 애플리케이션 코드 계측

전제 조건

  • Node.js 22 이상

지원되는 제품

CLI는 다음 제품을 설정할 수 있습니다.

제품식별자
App 및 API 보호app_and_api_protection
Code Coverageci_code_coverage
Dockerdocker
Error Trackingerror-tracking
Infrastructure Monitoringinfra-monitoring
Linuxlinux
Agent Observabilityllm-obs
OpenTelemetryotel
Product Analyticsproduct-analytics
Real User Monitoring(RUM)rum
Serverless Monitoringserverless
Studiostudio
Test Optimizationtest-optimization

CLI 설치 및 실행

  1. CLI를 npx와 함께 실행하고 Datadog 사이트를 대상으로 --site를 전달합니다. Datadog 계정 보유 여부에 따라 두 가지 옵션이 있습니다.

    옵션 1: 대화형 설정. Datadog 계정이 아직 없거나, 제품을 대화형으로 선택하려면 --product 플래그 없이 실행하세요. CLI는 계정 설정 및 제품 선택 과정을 단계별로 안내합니다.

    npx @datadog/ai-setup-cli --site datadoghq.com

    계정에서 --site 값을 Datadog 사이트로 교체하세요. datadoghq.com, us3.datadoghq.com, us5.datadoghq.com, datadoghq.eu, ap1.datadoghq.com, 또는 ap2.datadoghq.com.

    옵션 2: 바로 설정. 이미 Datadog 계정이 있고 특정 제품을 설치하려면 --product를 거쳐 제품 선택으로 건너뜁니다.

    npx @datadog/ai-setup-cli --site datadoghq.com --product <PRODUCT>

  2. 시작 화면에서 Enter 키를 누르고 Datadog 계정 보유 여부를 선택하세요. OAuth(또는 계정이 없는 경우 계정 생성)를 위해 브라우저가 열립니다. 절차를 완료하고 Datadog 계정에 대한 액세스 권한을 부여하세요.

  3. --product 없이 CLI를 실행한 경우, 제품 메뉴에서 설정할 항목을 선택하세요. (--product를 통한 직접 설정은 이 메뉴를 건너뜁니다.)

    CLI 메뉴 "무엇을 설정하시겠습니까?"는 인프라 및 백엔드 모니터링, 프론트엔드 모니터링, LLM 기반 애플리케이션 및 CI 테스트별로 그룹화되어 있습니다.

    CLI는 프로젝트의 프레임워크를 탐지하고, 필요한 구성을 적용하며, 필요한 환경 변수를 프로비저닝합니다. 진행 상황은 단계별로 보고됩니다.

    진행 단계가 포함된 '애플리케이션 계측 중, 스테이지 3개 중 스테이지 1: Datadog RUM (Real User Monitoring)'을 보여주는 CLI입니다.

    설정이 완료되면 CLI는 계측한 제품을 나열하고 들어오는 데이터를 확인할 수 있는 Datadog UI 링크를 제공합니다.

    '설정 완료!'를 보여주는 CLI RUM, Error Tracking 및 Product Analytics 옆에 체크 표시가 있습니다.

  4. 변경 사항을 리포지토리에 커밋하세요. 특정 환경에 맞게 Datadog 환경 변수(API 키, 애플리케이션 ID)를 편집할 수 있습니다.

CLI가 완료된 후 다음 단계를 참조하세요.

MCP 서버

Datadog MCP Server는 onboarding 도구 모음을 MCP 호환 코딩 어시스턴트에 노출합니다. 서버를 설치하고 인증한 후, 한 줄 프롬프트를 입력하여 프로젝트를 계측합니다. 에이전트가 코드를 읽고, (사용자 허가를 받아) MCP 도구를 호출하며, 변경 사항을 적용하고 결과를 확인합니다.

전제 조건

지원되는 프레임워크

제품프레임워크
Error Tracking, RUM, Product AnalyticsAndroid, Angular, iOS, Next.js, React, Svelte, Vanilla JS, Vue
Kubernetes 관측성Helm, Kustomize, 원시 매니페스트, Terraform, Pulumi, Ansible(GKE, EKS, AKS, minikube 및 kind, k3s, OpenShift와 같은 기타 환경 전반)
Docker 관측성docker-compose 및 사이드카(docker run) 배포, Terraform, Ansible 및 기타 IaC(Pulumi, CloudFormation, Puppet, Chef)
Linux 관측 가능성Terraform, Ansible, 기타 IaC(Pulumi, CloudFormation, Puppet, Chef) 및 일반 셸 설치
Serverless Monitoring(AWS Lambda)AWS SAM, AWS CDK, Serverless Framework, Terraform, datadog-ci lambda instrument
Serverless Monitoring(GCP Cloud Run 및 Cloud Run Functions)Terraform, gcloud run deploy, Cloud Run YAML, Dockerfile, Gen 2 gcloud functions deploy
Serverless Monitoring(Azure Container Apps)Terraform, Bicep, ARM 템플릿, azure.yaml(azd), az containerapp CLI
Agent ObservabilityOpenAI, Anthropic, LangChain, Vercel AI SDK(프로젝트 종속성에서 자동 탐지)
OpenTelemetryNode.js / 서버 측 TS, 브라우저 JS / React / Vite, Python(Django, Flask, FastAPI), Java, Go
앱 및 API 보호Python, Node.js, Java, Go, Ruby, .NET, PHP 및 Linux, Windows, Kubernetes, Docker, GCP Cloud Run, AWS Lambda, AWS Fargate/ECS용 프록시(Envoy, HAProxy)
Code Coverage, Test OptimizationJest, Vitest, Mocha, Playwright, Cypress, pytest, unittest, JUnit, TestNG, RSpec, minitest, xUnit, NUnit, MSTest v2, go test, XCTest / Swift Testing

1단계: MCP 서버 설치

    활성 Claude Code 세션에서 다음을 실행합니다:

    claude mcp add --transport http datadog-onboarding- "?toolsets=onboarding"

    옵션 1: 딥링크 설치(권장)

    Datadog 사이트에 대한 설치 딥링크를 클릭한 후, Cursor가 열리면 확인합니다Install(datadog-onboarding-** 서버).

    옵션 2: 수동 구성

    ~/.cursor/mcp.json에 서버를 추가합니다.

    {
  "mcpServers": {
    "datadog-onboarding-": {
      "url": "?toolsets=onboarding"
    }
  }
}

    HTTP 전송을 지원하는 모든 MCP 클라이언트는 Datadog MCP Server에 연결할 수 있습니다. Datadog 사이트의 엔드포인트를 가리키세요.

    ?toolsets=onboarding

    2단계: MCP 서버 인증

    1. MCP 서버를 설치한 후, 코딩 어시스턴트가 인증을 요청합니다. Enter를 눌러 브라우저에서 Datadog OAuth 화면을 엽니다.
    2. 인증이 완료되면 Open을 선택하여 IDE로 돌아가 MCP 서버에 Datadog 계정 액세스 권한을 부여하세요.
    3. MCP 도구가 datadog-onboarding- 서버 아래에 나타나는지확인합니다.

    3단계: 프로젝트에 계측 적용

    설정하려는 제품과 일치하는 프롬프트를 전송하세요.

      Add Datadog Error Tracking to my project
      Add Datadog Real User Monitoring to my project
      Add Datadog Product Analytics to my project

      Kubernetes

      Add Datadog for Kubernetes to my project

      Docker

      Add Datadog for Docker to my project
      앱 및 API 보호를 위한 에이전트 기반 온보딩은 공개 미리 보기 상태입니다.
      Add Datadog App and API Protection to my project

      AWS Lambda

      Add Datadog for AWS Lambda to my project
      npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=aws-lambda

      GCP Cloud Run 컨테이너

      Add Datadog for GCP Cloud Run containers to my project
      npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=gcp-cloud-run

      GCP Cloud Run 함수

      Add Datadog for GCP Cloud Run functions to my project
      npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=gcp-cloud-run-functions

      Azure 컨테이너 앱

      Add Datadog for Azure Container Apps to my project
      npx @datadog/ai-setup-cli --product serverless --serverless-compute-type=azure-container-apps

      에이전트가 스택을 탐지하고, 각 도구 호출 전에 권한을 요청하며, 변경 사항을 로컬에 적용하고(커밋하지 않음), 확인 단계를 출력합니다.

      에이전트가 완료되면 변경 사항을 리포지토리에 커밋하고 프로덕션 환경에서 새로운 환경 변수(API 키, 애플리케이션 ID)를 설정하세요. 그런 다음 다음 단계를 확인하여 데이터가 수신되고 있는지 확인하세요.

      다음 단계

      설정한 제품에 대해 Datadog UI에서 데이터가 수신되고 있는지 확인하세요.

      추가 자료

      추가적인 유용한 설명서, 링크 및 기사:

      Serverless 앱을 Agentic onboarding을 사용하여 계측하기블로그 more more