Connecteur MCP Datadog pour Manus

Découvrez ce qui a cassé dans Datadog sans fouiller dans les tableaux de bord

Connectez Datadog et posez vos questions en langage simple, comme pourquoi les paiements ont ralenti après 23h. Manus vérifie les moniteurs d'alerte, utilise l'analyse de logs par IA pour parcourir les logs, lit les métriques et les traces, compare l'état avant et après le dernier déploiement, puis rédige un résumé de l'incident avec la cause probable. Il se contente de rechercher et de rendre compte. Avec les outils Datadog par défaut, il ne peut pas annuler des déploiements, redémarrer des services ni modifier vos moniteurs.

Tout d'abord, connectez Datadog dans Manus

Pourquoi payments-api est-il devenu lent à partir de 23h hier soir ?

Manus

la latence p95 a dépassé 800 ms à 23:16, quatre minutes après le déploiement de v2.4.1, et a culminé à 2.4 s vers 23:30. La plupart des requêtes lentes attendaient sur une même requête de base de données.

Ce que j'ai vérifié dans Datadog
  • 4 moniteurs en alerte
  • 656 journaux d'erreurs et d'avertissements
  • 40 traces lentes
  • 3 événements de déploiement
Résumé de l'incident rédigé pour #2418
Chronologie de l'incidentservice:payments-api env:prodIllustration
  1. 23:12Déployerpayments-api v2.4.1 déployéÉvénement de déploiement de votre pipeline
  2. 23:16AlerteSurveillance : latence p95 au-dessus de 800 msStatut passé de OK à Alerte
  3. 23:19ErreursLes erreurs 5xx grimpent à 6.8%En hausse par rapport à 0.3% avant le déploiement
  4. 00:04RécupéréLatence revenue sous 200 msAprès que l'équipe a redéployé v2.4.0 à 23:58

Analyse de logs et tri des alertes par IA avec Datadog

Demandez ce qui déclenche une alerte et ce que disent les logs. Manus consulte vos moniteurs d’alerte et explore les logs, puis vous indique où regarder en premier. C’est comme avoir une aide IA de supervision Datadog pour la personne d’astreinte.

Alerte à 23:25Illustration
  • Alerte
    latence p95 au-dessus de 800 mspayments-apidepuis 23:16
  • Alerte
    Taux d'erreurs 5xx supérieur à 5%payments-apidepuis 23:20
  • Avertir
    Pool de connexions à la base de données au-dessus de 90%ledger-dbdepuis 23:17
  • Avertir
    Page de paiement avec un p95 supérieur à 1 scheckout-webdepuis 23:21

Commencez par payments-api : son alerte de latence s'est déclenchée en premier, quatre minutes après le déploiement v2.4.1. Les trois autres ont suivi dans les cinq minutes.

Journauxservice:payments-api status:(error OR warn)
  1. ERRORtimeout acquiring connection from pool after 2000 ms
  2. WARNslow query 1912 ms: SELECT … FROM ledger_entries
  3. ERRORPOST /v1/charges 504 upstream request timeout
  4. WARNconnection pool 50/50 in use, 37 requests waiting
  5. ERRORtimeout acquiring connection from pool after 2000 ms
  6. WARNslow query 1874 ms: SELECT … FROM ledger_entries
656 journaux au cours de la dernière heure, regroupés en 3 tendances
  • Délais d'attente du pool de connexions412
  • Requêtes lentes sur ledger_entries156
  • Erreurs 504 sur POST /v1/charges88

Trier les alertes des moniteurs Datadog par service

Pour le tri des alertes Datadog, Manus liste les moniteurs en état Alerte ou Avertissement, les regroupe par service et place celui qui s'est déclenché en premier en haut, pour savoir par où commencer.

Recherchez les journaux Datadog et regroupez les erreurs par motifs

Indiquez un service et une période. Manus lance une recherche de logs dans Datadog pour les erreurs et avertissements, les compte par message et montre quelques lignes réelles de chaque groupe.

Pourquoi mon service est-il lent ? Vérifiez la trace et le dernier déploiement

Manus trouve la trace qui prend le plus de temps et aligne latence et erreurs avec vos événements de déploiement.

Trouver l'étape lente dans une trace Datadog

Manus récupère les requêtes les plus lentes d'un service, ouvre une trace et désigne la span qui prend le plus de temps.

Comparez les erreurs avant et après un déploiement

Utilisez Manus comme votre assistant IA SRE Datadog pour le premier contrôle après une version : il trouve les événements de déploiement et recherche les erreurs après le déploiement, en comparant le taux d'erreur et la latence p95 une heure avant et après chacun d'eux.

latence p95, payments‑apiIllustration
3 s2 s1 s0
Après le déploiement de v2.4.1 à 23:12
22:3023:0023:3000:0000:30
Avant et après v2.4.1
  • latence p95180 ms2.4 s
  • Taux d'erreurs 5xx0.3%6.8%
Trace d'une requête lenteIllustration
POST /v1/charges · 2.41 s
  1. payments-apiPOST /v1/charges2.41 s
  2. auth-serviceverify_token38 ms
  3. fraud-checkscore_charge140 ms
  4. postgresSELECT ledger_entries1,912 ms
  5. postgresINSERT charges40 ms
  6. redisSET idempotency_key5 ms

La requête ledger_entries représente 1,912 ms sur les 2.41 s de cette requête. Avant v2.4.1, la même requête prenait environ 40 ms.

Rédiger un résumé d'incident Datadog et un brouillon de post-mortem

Manus lit l’incident ainsi que les alertes et déploiements qui l’entourent, pour que vous partiez d’une chronologie plutôt que d’une page blanche.

Résumé de l'incidentIllustration
#2418SEV-2Résolu
Paiements lents et en échec après v2.4.123:16 à 00:04 · payments-api · prod
  1. 1ImpactEnviron 6.8% des requêtes POST /v1/charges ont échoué avec des erreurs 504 entre 23:19 et 00:04. La latence p95 a culminé à 2.4 s.
  2. 2Cause probableUne requête ledger_entries plus lente a été déployée dans v2.4.1. Les requêtes gardaient les connexions à la base de données jusqu'à épuisement du pool.
  3. 3Prochaines étapesVérifier la modification de la requête ledger_entries avant la prochaine sortie de v2.4.1, et ouvrir un ticket de suivi pour l’équipe Paiements.
Généré à partir de 4 alertes de surveillance, 3 événements de déploiement et 40 traces. Le brouillon du post-mortem est prêt à être modifié.
Résumé nocturne DatadogEn semaine à 9:00

Depuis 18h00 hier : 4 moniteurs ont alerté et 1 incident a été ouvert. Tout est revenu à la normale.

  • payments-api2 alertes, incident #2418 résolu à 00:04
  • ledger-db1 avertissement, résolu à 00:06
  • checkout-web1 avertissement, résolu à 00:05

Transformez un incident en résumé et brouillon de post-mortem

Manus lit l’incident, construit la chronologie à partir des alertes et des événements de déploiement qui l’entourent, puis rédige un résumé d’incident et une ébauche de post-mortem que vous pourrez modifier.

Recevez les alertes de la nuit dans un seul message chaque matin

Une tâche planifiée vérifie Datadog à 9h les jours de semaine et vous envoie les alertes déclenchées et les incidents ouverts pendant la nuit.

Découvrez comment fonctionnent les tâches planifiées

Cartographiez les dépendances de services et les variations de coûts cloud Datadog

Avant d'escalader, vérifie quels services l'appellent et qui en est responsable. Avec les bonnes autorisations, compare aussi les coûts cloud mois par mois.

Vérifiez qui dépend d’un service avant d’escalader

Manus recherche le service dans le catalogue Datadog et liste ce qui l'appelle, ce qu'il appelle et quelle équipe est responsable de chacun.

Comparez l'évolution des coûts cloud mois après mois

Si votre équipe utilise Datadog Cloud Cost Management et que votre rôle permet d'y accéder, Manus compare deux mois et montre quels services ont le plus changé.

Dépendances de payments-apiIllustration
L'appellecheckout-webPropriétaire : Webmobile-gatewayPropriétaire : Mobile
Servicepayments-apiPropriétaire : Paiements
Ce qu’il appelleledger-dbPropriétaire : Plateformefraud-checkPropriétaire : RisquenotificationsPropriétaire : Croissance
A eu des alertes dans les deux dernières heures
Coût cloud, septembre à octobreIllustration
$53,900en hausse de 11.8% par rapport à $48,200
  • payments-api+$2,940 · +31%
  • ledger-db+$1,610 · +22%
  • batch-jobs+$1,150 · +14%
  • checkout-web+$620 · +8%
  • search-indexer−$820 · −9%

Configuration du serveur MCP Datadog : permissions et outils

Pour la configuration MCP de Datadog, il n'y a rien à installer. Datadog est déjà dans les connecteurs de Manus : connecte ton compte une fois, et toute tâche peut utiliser les outils MCP Datadog autorisés par ton rôle.

  1. Ouvrir les connecteurs

    Dans Manus, ouvrez Connecteurs, choisissez Datadog, sélectionnez Connecter et connectez votre compte Datadog.

  2. Vérifiez vos accès Datadog

    L'accès MCP doit être activé pour votre organisation, et votre rôle doit avoir MCP Read. Le Datadog Standard Role l'a par défaut.

  3. Demandez dans n'importe quelle tâche

    Posez des questions sur les alertes, journaux, traces ou incidents avec vos propres mots. Manus ne voit que ce que votre rôle Datadog peut voir.

DatadogIllustration

Explorez les logs, métriques, traces, moniteurs, incidents, événements, tableaux de bord et ressources de plateforme de Datadog via des requêtes en langage naturel. Accédez aux outils de base par défaut ou configurez des jeux d'outils optionnels pour des investigations et opérations spécifiques au produit.

Connecter
  • Accès MCP pour votre organisationActivé
  • Votre rôleMCP Read
Outils principaux, activés par défaut
  • Journaux
  • Métriques
  • Traces
  • Moniteurs
  • Incidents
  • Événements
  • Tableaux de bord
  • Hôtes
  • Services
  • Notebooks

Plus d'intégrations Datadog avec Manus

Questions sur le connecteur MCP Datadog

Comment connecter Datadog à Manus ?

Ouvrez Connecteurs dans Manus, choisissez Datadog, sélectionnez Connecter et connectez votre compte Datadog. L'accès MCP doit être activé pour votre organisation Datadog, ce qu'un administrateur gère dans Organization Settings, et votre rôle doit disposer de la permission MCP Read. Le Datadog Standard Role l'inclut.

Manus modifiera-t-il ma configuration de production ou mes alertes ?

Pas avec les outils par défaut. Les outils Datadog par défaut lisent les journaux, les métriques, les traces, les moniteurs et les incidents. Les seules choses qu’ils peuvent créer ou modifier sont les notebooks et tableaux de bord Datadog, et uniquement lorsque vous le demandez. Ils n’ont aucun outil pour annuler des déploiements, redémarrer des services ou modifier des moniteurs. Des ensembles d’outils optionnels peuvent ajouter des outils d’écriture, comme la création de moniteurs, configurez donc uniquement ceux dont vous avez besoin. Un administrateur peut aussi désactiver l’accès en écriture MCP pour tout le monde dans Organization Settings.

Quelles données Datadog Manus peut-il voir ?

Uniquement ce que votre propre compte Datadog peut voir. Le serveur MCP Datadog utilise vos accès, donc vos rôles et règles d'accès aux données s'appliquent toujours, et chaque type de données nécessite l'autorisation Datadog habituelle, comme Logs Read Data pour les logs ou APM Read pour les traces.

Quels outils et ensembles d’outils MCP Datadog Manus utilise-t-il ?

Cela commence avec les outils principaux du serveur MCP Datadog pour les logs, métriques, traces, moniteurs, incidents, événements, tableaux de bord, hôtes, services et notebooks. Le connecteur peut aussi être configuré avec des ensembles d’outils MCP Datadog optionnels pour des produits Datadog spécifiques, comme APM ou Database Monitoring.

Quels sites Datadog sont pris en charge ?

Le serveur MCP Datadog n'est pas disponible sur les sites Datadog for Government. Pour les autres sites Datadog, consultez la documentation du serveur MCP Datadog pour connaître la liste actuelle.

Manus est-il identique à Datadog Bits AI ?

Non. Bits AI est le coéquipier IA propre à Datadog, intégré à Datadog et facturé par Datadog. Manus est un agent IA distinct qui lit vos données Datadog via le serveur MCP de Datadog et peut transférer les résultats vers vos autres applications, documents et tâches planifiées.

J'utilise Datadog dans Claude ou ChatGPT. Puis-je aussi l'utiliser dans Manus ?

Oui. Le connecteur Datadog pour Claude et l’intégration Datadog pour ChatGPT, qui est en Preview pour US1 uniquement, fonctionnent tous deux sur le serveur MCP Datadog, et le connecteur Datadog dans Manus utilise ce même serveur. Connectez-le une fois dans les Connecteurs de Manus, et n’importe quelle tâche pourra l’utiliser.

Est-ce que Manus peut publier le résumé de l'incident sur Slack ou ouvrir un ticket ?

Oui, si ces applications sont également connectées. Manus peut publier le résumé dans un canal Slack et créer un ticket de suivi dans Linear, GitHub ou Jira. Demandez-lui de vous montrer d’abord le texte et de ne publier qu’après votre accord.

Manus peut-il vérifier Datadog selon un calendrier ?

Oui. Créez une tâche planifiée, par exemple chaque jour ouvré à 9 h, et Manus vérifie les alertes et incidents de la nuit précédente et vous envoie un court résumé groupé par service.

Mon équipe peut-elle voir ce que Manus a consulté dans Datadog ?

Oui. Datadog enregistre chaque appel d'outil du serveur MCP dans Audit Trail, y compris l'outil utilisé, ce qui a été demandé, sous quel utilisateur il s'est exécuté et quel client l'a envoyé.

Comment fonctionne la tarification MCP de Datadog ?

Les frais Datadog font partie du compte et du forfait Datadog de votre entreprise. Pour les tarifs actuels et les limites d’utilisation du serveur MCP Datadog, consultez la documentation Datadog.

Utilisez Manus comme votre agent IA Datadog

Connecter Datadog dans Manus