Datadog MCP 서버를 설정하고 구성하는 방법을 알아보세요. 이 서버를 사용하면 텔레메트리 인사이트를 검색하고 AI 기반 클라이언트에서 직접 플랫폼 기능을 관리할 수 있습니다. 클라이언트 선택:
Claude(Claude Cowork 포함)를 Datadog MCP 서버에 연결하려면, 원격 MCP URL을 사용하여 custom connector로 추가합니다.
새 사용자 지정 커넥터를 추가하려면 Claude 도움말 센터의 사용자 지정 커넥터 가이드를 참조하세요.
URL을 입력하라는 메시지가 표시되면 Datadog 사이트의 Datadog MCP 서버 엔드포인트를 입력합니다(). 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
메시지가 표시되면 OAuth 로그인 플로를 완료합니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
터미널에서 실행:
claude mcp add --transport http datadog-mcp
또는 ~/.claude.json에 다음 추가:
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"type": "http",
"url": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
사이트 HTTP 전송 및 엔드포인트 URL을 사용하여 Datadog MCP 서버를 추가하려면 ~/.codex/config.toml(또는 Codex CLI 구성 파일)을 편집합니다. 예:
[mcp_servers.datadog]
url = ""
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
Datadog MCP 서버에 로그인:
이렇게 하면 브라우저가 열려 OAuth 플로를 완료할 수 있습니다. 그 결과로 얻게 되는 자격 증명을 Codex가 저장하기 때문에 토큰이 만료될 때까지 다시 로그인할 필요가 없습니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
Cursor Marketplace에서 Datadog 플러그인을 설치합니다. 해당 플러그인에 Datadog MCP 서버 및 기타 리소스가 포함되어 있습니다. 이전에 수동으로 Datadog MCP 서버를 설치한 경우, IDE의 구성에서 해당 서버를 제거해야 충돌을 피할 수 있습니다.
플러그인은 Cursor Marketplace에서나, Cursor 안에서 설치할 수 있습니다.
- Cursor Marketplace에서 Datadog 플러그인을 열고 Cursor에 추가를 클릭합니다.
- Cursor에서는 Cursor 설정 > 플러그인으로 이동한 다음 Datadog 플러그인을 검색하고 Cursor에 추가를 클릭합니다.
플러그인을 설치한 다음, 에이전트 채팅에 /ddsetup을 입력하여 첫 설정을 수행합니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
Devin을 Datadog MCP 서버에 연결하려면 Devin의 MCP Marketplace에서 해당 서버를 활성화합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
- Devin에서 Settings > MCP Marketplace로 이동하여
Datadog을 검색합니다. - Server URL에 사용할 Datadog 사이트를 선택합니다. 예를 들어, 선택한 사이트가 다음과 같습니다.
. - Datadog API 및 애플리케이션 키를 입력합니다.
- 서버를 설치하고 활성화한 다음, 메시지가 표시되면 OAuth 로그인 플로를 완료합니다.
- 액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
제품별 도구 세트를 사용하려면 Devin에서
사용자 지정 MCP 서버를 설정한 다음 엔드포인트 URL 끝에
toolsets 쿼리를 포함합니다. 자세한 정보는
도구 세트를 참조하세요.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog 사이트 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
터미널에서 실행:
gemini mcp add --transport http datadog
또는 ~/.gemini/settings.json에 다음 추가:
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"httpUrl": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
다음 중 한 가지 방법을 사용하여 Datadog MCP 서버를 Goose에 추가합니다.
- 원클릭 설치(권장): Datadog MCP 서버 사용 install deeplink.
- 수동 구성: Goose의 MCP 서버 추가 지침을 따르되, 이 섹션에 나열된 엔드포인트를 스트림 가능한 HTTP 서버 URL로 사용합니다. 구성을 직접 편집하려면
~/.config/goose/config.yaml을 수정하세요.
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다.
?toolsets=apm,llmobs
To enable all generally available toolsets, use toolsets=all. This works best for clients that support tool filtering.
첫 번째 세션 시작 시, 인증하라는 메시지가 표시되면 Datadog 계정을 선택합니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
JetBrains는 다양한 자사 IDE에서 사용할 수 있는 Junie 및 AI Assistant 플러그인을 제공합니다. GitHub는 Copilot 플러그인을 제공합니다. 한편, 많은 개발자가 IDE와 함께 Claude Code, Codex 또는 Gemini CLI와 같은 에이전트 CLI를 사용합니다.
플러그인이 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
Tools > Junie > MCP Settings로 이동하여 다음 블록 추가:
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"type": "http",
"url": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
OAuth를 통해 로그인하라는 메시지가 표시됩니다. 연결에 성공하면 설정의 상태 표시기에 녹색 체크 표시가 표시됩니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
Tools > AI Assistant > Model Context Protocol (MCP)로 이동하여 다음 블록 추가:
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"url": ""
"headers": {
"DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
"DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APP_KEY>"
}
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
연결에 성공하면 설정의 상태 표시기에 녹색 체크 표시가 표시됩니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
Tools > GitHub Copilot > Model Context Protocol (MCP)로 이동하여 다음 블록 추가:
{
"servers": {
"datadog": {
"type": "http",
"url": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
편집기에 표시되는 Start 요소를 클릭하여 서버를 시작합니다. OAuth를 통해 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
많은 개발자가 JetBrains IDE와 함께 Claude Code, Codex 또는 Gemini CLI와 같은 에이전트 CLI를 사용합니다. 그러한 CLI 도구의 구성 참조:
JetBrains IDE용 Datadog 플러그인은 이러한 에이전트 CLI와 통합됩니다. 무중단 경험을 보장하려면 Datadog MCP 서버를 구성할 때 플러그인을 동시에 설치하세요.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
Kiro MCP 구성 파일에 다음 추가(사용자 범위 구성용 ~/.kiro/settings/mcp.json):
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"url": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
공식 Datadog OpenCode 플러그인(미리 보기)을 사용하여 OpenCode를 Datadog MCP 서버에 연결하세요. 이 플러그인이 MCP 서버 항목을 opencode.json에 쓰고 유지 관리하며 에이전트가 설정, 사이트 변경 사항 및 도구 세트 선택을 처리하는 데 사용하는 ddsetup, ddconfig, ddtoolsets 도구를 노출합니다.
플러그인을 opencode.json 구성 파일에 추가합니다. 파일 생성(파일이 없는 경우):
{
"plugin": ["@datadog/opencode-plugin"]
}
If a plugin array already exists, add "@datadog/opencode-plugin" to it.
If you previously configured the Datadog MCP Server manually in opencode.json, remove or disable that entry to avoid conflicts with the plugin.
OpenCode를 재시작합니다. 시작 시 npm에서 패키지를 가져옵니다.
에이전트에게 ddsetup을 실행하도록 요청합니다. 플러그인이 사이트 선택을 안내해 줍니다.
OpenCode를 한 번 더 재시작하여 MCP 서버를 활성화하고, 메시지가 표시되면 OAuth 로그인 플로를 완료합니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
제품별 도구를 활성화하려면 에이전트에게 ddtoolsets 실행을 요청하세요.
설정한 이후, 에이전트에게 ddconfig를 실행하도록 요청하여 Datadog 사이트를 변경하거나 연결 문제를 해결합니다.
플러그인 없이 MCP 서버를 구성하려면 opencode.json 구성 파일에 다음을 추가합니다.
선택한 엔드포인트(): .
{
"mcp": {
"datadog": {
"type": "remote",
"url": "",
"enabled": true
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다.
?toolsets=apm,llmobs
정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all을 사용하세요. 이것은 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에서 가장 효과적입니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
Datadog의 Cursor 및 VS Code 확장에 관리형 Datadog MCP 서버에 대한 기본 제공 액세스가 포함되어 있습니다. GitHub Copilot은 VS Code의 Datadog MCP 서버에도 액세스할 수 있습니다(활성 GitHub Copilot 구독 필요).
확장 설치(--profile 및 프로필 이름을 생략하면 기본 VS Code 프로필에 설치됨):
code --install-extension datadog.datadog-vscode --profile <PROFILE_NAME>
또는 Datadog 확장을 설치합니다. 이미 확장이 설치된 경우, 최신 버전인지 확인하세요.
Datadog 계정에 로그인합니다.
IDE를 재시작합니다.
Datadog MCP 서버를 사용할 수 있고 도구가 목록으로 나열되는지 확인합니다. 채팅 패널을 열고 에이전트 모드를 선택한 다음 Configure Tools 버튼을 클릭합니다.
이전에 수동으로 Datadog MCP 서버를 설치한 경우, IDE의 구성에서 해당 서버를 제거해야 충돌을 피할 수 있습니다. 명령 팔레트를 열고(Shift + Cmd/Ctrl + P) MCP: Open User Configuration을 실행합니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
Warp는 기본 제공 MCP 지원이 포함된 에이전틱 터미널입니다. Warp 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
Warp 앱에서 Settings > MCP Servers로 이동하고 + Add를 클릭합니다.
다음 구성 붙여 넣기:
{
"Datadog": {
"url": ""
}
}
To enable product-specific tools, include the toolsets query parameter at the end of the endpoint URL. For example, this URL enables only APM and LLM Observability tools (use toolsets=all to enable all generally available toolsets, best for clients that support tool filtering):
?toolsets=apm,llmobs
Datadog 서버에서 Start를 클릭합니다. Warp가 브라우저를 열어 OAuth 로그인 플로를 완료하게 합니다. 자격 증명은 사용자의 장치에 안전하게 저장되며 향후 세션에서 다시 사용됩니다.
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
대부분의 다른 지원되는 클라이언트의 경우, 이러한 지침을 사용해 원격 인증합니다. Cline을 사용하는 경우 또는 원격 인증을 신뢰할 수 없거나 사용할 수 없는 경우, 로컬 바이너리 인증을 사용하세요.
AI 에이전트가 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 가리키게 합니다. 올바른 지침을 사용하려면 이 설명서 페이지 오른쪽의 Datadog Site 선택기를 사용하여 사이트를 선택하세요.
선택한 엔드포인트(): .
HTTP 전송 및 사이트의 엔드포인트 URL을 사용하여 클라이언트의 구성 파일에 Datadog MCP 서버를 추가합니다. 예:
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"type": "http",
"url": ""
}
}
}
제품별 도구를 활성화하려면 엔드포인트 URL 끝에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다. 예를 들어 이 URL은 APM 및 LLM Observability 도구_만_ 활성화합니다(정식 출시된 도구 세트를 모두 활성화하려면 toolsets=all 사용 – 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에 가장 적합).
?toolsets=apm,llmobs
액세스하고자 하는 Datadog 리소스에 대한 필수 권한이 있는지 확인합니다.
선택한 사이트에서 Datadog MCP 서버가 지원되지 않습니다().
Datadog MCP 서버는 _도구 세트_를 지원하므로, 필요한 MCP 도구만 사용할 수 있어 귀중한 컨텍스트 윈도 공간이 절약됩니다. 도구 세트를 사용하려면 MCP 서버에 연결할 때 엔드포인트 URL에 toolsets 쿼리 파라미터를 포함합니다(원격 인증만 해당). 정식 출시된 도구 세트를 한꺼번에 활성화하려면 toolsets=all을 사용하세요.
예를 들어 선택한 Datadog 사이트 기준():
코어 도구만 검색(toolsets를 지정하지 않은 경우 이것이 기본값):
Synthetic Testing 관련 도구만 검색:
?toolsets=synthetics
코어, Synthetic Testing 및 소프트웨어 배포 도구 검색:
?toolsets=core,synthetics,software-delivery
정식 출시된 모든 도구를 검색:
?toolsets=all
모든 도구 세트를 활성화하면 AI 클라이언트로 전송되는 도구 정의의 수가 늘어나고, 이로 인해 컨텍스트 윈도 공간이 사용됩니다. toolsets=all Claude Code와 같이 도구 필터링을 지원하는 클라이언트에서 가장 효과적입니다.
이러한 도구 세트는 정식 출시되었습니다. 사용 가능한 도구 전체 목록(도구 세트별로 정리, 예시 프롬프트 포함)은 Datadog MCP 서버 도구에서 확인할 수 있습니다.
core: 로그, 메트릭, 트레이스, 대시보드, 모니터, 인시던트, 호스트, 서비스, 이벤트 및 노트북의 기본 도구 세트alerting: 모니터 검증 및 생성, 모니터 그룹 검색, 모니터 템플릿 검색, 모니터 커버리지 분석 및 SLO 검색용 도구cases: Case Management 도구(케이스 생성, 검색 및 업데이트, 프로젝트 관리, Jira 문제 연결 포함).dashboards: 대시보드를 검색, 생성, 업데이트 및 삭제하기 위한 도구(위젯 스키마 참조 및 검증 포함)dbm: Database Monitoring과의 상호작용을 위한 도구ddsql: DDSQL을 사용하여 Datadog 데이터를 쿼리하기 위한 도구 - DDSQL은 인프라 리소스, 로그, 메트릭, RUM, 스팬 및 기타 Datadog 데이터 소스를 지원하는 SQL 방언error-tracking: Datadog Error Tracking과의 상호작용을 위한 도구feature-flags: 플래그 및 플래그 환경 생성, 나열, 업데이트 등 기능 플래그 관리 도구kubernetes: 모든 클러스터에서 Kubernetes 리소스를 검색 및 설명하고 매니페스트를 검색하는 도구llmobs: LLM Observability 스팬 및 실험을 검색 및 분석하는 도구networks: Cloud Network Monitoring 분석 및 Network Device Monitoring을 위한 도구onboarding: 가이드가 있는 Datadog 설정 및 구성을 위한 에이전틱 온보딩 도구product-analytics: Product Analytics 쿼리와의 상호작용을 위한 도구reference-tables: 표 나열, 행 읽기, 행 추가, 클라우드 스토리지에서 표 생성을 포함한 참조표 관리 도구security: 코드 보안을 스캔하고 보안 신호 및 보안 발견 사항을 검색하기 위한 도구software-delivery: 소프트웨어 배포(CI Visibility 및 Test Optimization)과의 상호작용을 위한 도구synthetics: Datadog Synthetic 테스트와의 상호작용을 위한 도구workflows: 에이전트 사용을 위한 워크플로 나열, 조사, 실행 및 구성을 포함한 Workflow Automation 도구
이러한 도구 세트는 미리 보기 상태입니다. 제품 미리 보기 양식을 작성하여 도구 세트에 등록하거나 Datadog 지원팀에 문의해 액세스를 요청하세요.
apm: (등록) 심층 APM 트레이스 분석, 스팬 검색, Watchdog 인사이트, 성능 조사를 위한 도구
지원되는 클라이언트
Datadog MCP 서버는 중요한 개발 과정을 진행 중이며, 추가적으로 지원되는 클라이언트가 제공될 수 있습니다.
필수 권한
MCP 서버 도구에는 다음과 같은 Datadog 사용자 역할 권한이 필요합니다.
| 권한 | 다음에 필요 |
|---|
mcp_read | Datadog에서 데이터를 읽는 도구(예: 모니터 쿼리, 로그 검색, 대시보드 검색) |
mcp_write | Datadog에서 리소스를 생성 또는 수정하는 도구(예: 모니터 생성, 호스트 음소거) |
mcp_read 또는 mcp_write 외에, 사용자에게 기본 리소스에 대한 표준 Datadog 권한도 필요합니다. 예를 들어 모니터를 읽는 MCP 도구를 사용하려면 mcp_read 및 모니터 읽기 권한이 모두 필요합니다. 리소스 수준 권한의 전체 목록은 Datadog 역할 권한을 참조하세요.
Datadog 표준 역할이 있는 사용자는 기본적으로 두 MCP 서버 권한을 모두 보유합니다. 조직에서 사용자 지정 역할을 사용하는 경우, 권한을 수동으로 추가하세요.
- 관리자 자격으로 조직 설정 > 역할로 이동하여 업데이트하고자 하는 역할을 클릭합니다.
- Edit Role(연필 아이콘)을 클릭합니다.
- 권한 목록 아래에서 MCP Read 및 MCP Write 체크박스를 선택합니다.
- 역할에 필요한 기타 모든 리소스 수준 권한을 선택합니다.
- Save를 클릭합니다.
조직 관리자는 조직 설정에서 전역 MCP 액세스 및 쓰기 기능을 관리할 수 있습니다.
인증
MCP 서버는 인증에 OAuth 2.0을 사용합니다. OAuth 플로를 진행할 수 없는 경우(예를 들어 서버에서) Datadog API 키 및 애플리케이션 키를 DD_API_KEY 및 DD_APPLICATION_KEY HTTP 헤더로 제공할 수 있습니다.
예를 들어 선택한 Datadog 사이트 기준():
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"type": "http",
"url": "",
"headers": {
"DD_API_KEY": "<YOUR_API_KEY>",
"DD_APPLICATION_KEY": "<YOUR_APPLICATION_KEY>"
}
}
}
}
보안을 위해 필수 권한만 있는 서비스 계정의 범위가 지정된 API 키 및 애플리케이션 키를 사용하세요.
로컬 바이너리 인증
Cline을 사용하는 경우 및 원격 인증을 신뢰할 수 없거나 사용할 수 없는 경우에는 로컬 인증을 권장합니다. 설치한 이후에는, 도구가 원격이기 때문에 MCP 서버 업데이트의 이점을 누리기 위해 로컬 바이너리를 업데이트할 필요가 없는 것이 일반적입니다.
Datadog MCP 서버 바이너리 설치(macOS 및 Linux):
curl -sSL https://coterm.datadoghq.com/mcp-cli/install.sh | bash
이렇게 하면 바이너리가 ~/.local/bin/datadog_mcp_cli에 설치됩니다.
Windows의 경우, Windows 버전을 다운로드하세요.
수동으로 datadog_mcp_cli login을 실행하여 OAuth 로그인 플로를 진행하고 Datadog 사이트를 선택합니다.
AI 클라이언트가 datadog_mcp_cli를 명령어로 사용하여 stdio 전송을 사용하도록 구성합니다. 예를 들어 macOS의 경우(<USERNAME>를 사용자의 OS 사용자 이름으로 바꾸기):
{
"mcpServers": {
"datadog": {
"type": "stdio",
"command": "/Users/<USERNAME>/.local/bin/datadog_mcp_cli",
"args": [],
"env": {}
}
}
}
다른 운영 체제의 경우 command 경로를 다운로드된 바이너리의 위치로 대체:
- Linux:
/home/<USERNAME>/.local/bin/datadog_mcp_cli - Windows:
<USERNAME>\bin\datadog_mcp_cli.exe
Claude Code의 경우, 다음을 대신 실행할 수 있습니다.
claude mcp add datadog --scope user -- ~/.local/bin/datadog_mcp_cli
AI 클라이언트를 완전히 재시작해야 구성이 적용되고 MCP 서버가 로드됩니다.
MCP 서버에 대한 액세스 테스트
MCP 서버 테스트 및 디버깅용 개발자 도구인 MCP 검사기를 설치합니다.
npx @modelcontextprotocol/inspector
검사기의 웹 UI에서 Transport Type에 Streamable HTTP를 선택합니다.
URL에는 지역 Datadog 사이트의 MCP 서버 엔드포인트를 입력합니다.
Connect를 클릭한 다음 Tools > List Tools로 이동합니다.
사용 가능한 도구가 표시되는지 확인합니다.
추가 자료