Manus 用 Datadog MCP コネクタ

ダッシュボードを掘り下げずに Datadog で何が壊れたかを調べる

Datadog を接続して、「午後11時以降に支払いが遅くなったのはなぜ」のように平易な言葉で質問してみましょう。Manus はアラートモニターを確認し、AI ログ分析でログを調べ、メトリクスとトレースを読み取り、直前のデプロイ前後を比較して、インシデントの概要と考えられる原因を書き出します。調査して報告するだけです。デフォルトの Datadog ツールでは、デプロイのロールバック、サービスの再起動、モニターの変更はできません。

まず、Manus で Datadog を接続してください

payments-api が昨夜 11 時ごろから遅くなったのはなぜですか?

Manus

p95 レイテンシは 23:16 に 800 ms を超えました。v2.4.1 のデプロイからわずか 4 分後のことで、23:30 には 2.4 s まで達しました。遅いリクエストの大半は同じデータベースクエリの待ちでした。

Datadog で確認した内容
  • 4 件のアラート中のモニター
  • 656 件のエラーと警告のログ
  • 遅延トレース 40 件
  • 3 件のデプロイイベント
#2418 のインシデント概要を作成しました
インシデントのタイムラインservice:payments-api env:prodイラスト
  1. 23:12デプロイpayments-api v2.4.1 がデプロイされましたパイプラインからのデプロイイベント
  2. 23:16アラートモニター:p95 レイテンシが 800 ms を超えています状態が OK からアラートに変化
  3. 23:19エラー5xx エラーが 6.8% に上昇デプロイ前の 0.3% から上昇
  4. 00:04復旧済みレイテンシが 200 ms 未満に復帰チームが 23:58 に v2.4.0 を再デプロイした後

Datadog の AI ログ分析とアラート振り分け

何がアラートになっているか、ログに何が書かれているかを聞いてみましょう。Manus が発火中のアラートモニターを確認し、ログを検索して、最初にどこを見るべきかを教えてくれます。オンコール担当者にとって、これは Datadog 上の AI モニタリングアシスタントとして機能します。

23:25 にアラート中イラスト
  • アラート
    p95 レイテンシが 800 ms を超過payments-api23:16 から
  • アラート
    5xx エラー率が 5% を超えていますpayments-api23:20 から
  • 警告
    データベース接続プールが 90% を超えていますledger-db23:17 から
  • 警告
    チェックアウトページの p95 が 1 s を超えていますcheckout-web23:21 から

まず payments-api を確認してください。v2.4.1 のデプロイから 4 分後に、最初にレイテンシのアラートが発生しました。残りの 3 件はその後 5 分以内に続きました。

ログservice: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
過去1時間で 656 件のログ、3 件のパターンに分類
  • コネクションプールのタイムアウト412
  • ledger_entries の遅いクエリ156
  • POST /v1/charges で 504 エラー88

Datadog のアラート中モニターをサービス別に仕分け

Datadog のアラート対応では、Manus が Alert または Warn 状態のモニターを一覧にし、サービスごとにグループ化して、最初に発生したものを一番上に表示します。どこから着手すべきかがわかります。

Datadog のログを検索し、エラーをパターンごとにグループ化

サービス名と時間帯を指定してください。Manus が Datadog のログを検索してエラーと警告を調べ、メッセージ別に件数を集計し、各グループから実際のログ数行を表示します。

サービスが遅いのはなぜ?トレースと直近のデプロイを確認

Manus は最も時間のかかるスパンを見つけ、レイテンシとエラーをデプロイイベントと並べて確認します。

Datadog のトレースで遅いステップを見つける

Manus はあるサービスで最も遅いリクエストを取得し、1 件のトレースを開いて、最も時間がかかっているスパンを指摘します。

デプロイ前後のエラーを比較する

リリース後の初回チェックには Manus を Datadog の AI SRE アシスタントとして使いましょう。デプロイイベントを見つけ、デプロイ後のエラーを調べ、各回の前後 1 時間のエラー率と p95 レイテンシーを比較します。

p95 レイテンシ、payments‑apiイラスト
3 s2 s1 s0
23:12 に v2.4.1 をデプロイした後
22:3023:0023:3000:0000:30
v2.4.1 の前後
  • p95 レイテンシ180 ms2.4 s
  • 5xx エラー率0.3%6.8%
遅いリクエスト 1 件のトレースイラスト
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

この 2.41 s のリクエストのうち、ledger_entries クエリが 1,912 ms を占めています。v2.4.1 以前は、同じクエリに約 40 ms かかっていました。

Datadog のインシデント要約とポストモーテムの草稿を書く

Manus はインシデントとその前後のアラートを読み取り、それに合わせて展開するので、白紙の状態ではなくタイムラインから始められます。

インシデント概要イラスト
#2418SEV-2解決済み
v2.4.1 リリース後、支払いが遅く失敗が発生23:16 から 00:04 まで · payments-api · prod
  1. 1影響範囲23:19 から 00:04 の間、POST /v1/charges リクエストの約 6.8% が 504 エラーで失敗しました。p95 レイテンシは最大 2.4 s に達しました。
  2. 2推定される原因v2.4.1 でより遅い ledger_entries クエリがリリースされました。リクエストがデータベース接続を保持し続け、プールが枯渇しました。
  3. 3次のステップv2.4.1 が再度リリースされる前に ledger_entries クエリの変更を確認し、Payments チーム向けにフォローアップ課題を作成してください。
4 件のモニターアラート、3 件のデプロイイベント、40 件のトレースから作成。ポストモーテムのドラフトは編集可能な状態です。
Datadog 夜間サマリー平日 9:00

昨日の 18:00 以降:4 件のモニターがアラートを発行し、1 件のインシデントが発生しました。すべて正常に復旧しています。

  • payments-apiアラート 2 件、インシデント #2418 は 00:04 に解決
  • ledger-db警告 1 件、00:06 に解消
  • checkout-web警告 1 件、00:05 に解消

インシデントを要約とポストモーテムの草案に変換

Manus はインシデントを読み取り、前後のアラートとデプロイイベントからタイムラインを作成し、編集用のインシデント要約とインシデントの事後報告書の草案を作成します。

毎朝、前夜のアラートを 1 件のメッセージで受け取る

スケジュールタスクが平日午前 9 時に Datadog を確認し、どのアラートが発生し、どのインシデントが夜間に開いたかをお知らせします。

スケジュールタスクの仕組みを見る

サービスの依存関係と Datadog のクラウドコスト変化をマッピングする

対応を上げる前に、どのサービスがそれを呼び出しているか、誰が担当しているかを確認しましょう。適切な権限があれば、クラウドコストの月次比較も可能です。

エスカレーションする前に、誰がそのサービスに依存しているか確認する

Manus は Datadog のカタログでそのサービスを調べ、どこから呼ばれているか、何を呼び出しているか、それぞれどのチームが担当しているかを一覧にします。

クラウドコストの月次変化を比較する

チームが Datadog Cloud Cost Management を使っていて、あなたの権限で閲覧できる場合、Manus は 2 か月分を比較し、最も変化の大きいサービスを示します。

payments-api の依存関係イラスト
それを呼び出すcheckout-web担当チーム:ウェブmobile-gateway担当チーム:モバイル
サービスpayments-api担当チーム:支払い
呼び出し先ledger-db担当チーム:プラットフォームfraud-check担当チーム:リスクnotifications担当チーム:グロース
過去 2 時間以内にアラートがありました
クラウドコスト、9 月から 10 月イラスト
$53,900$48,200 から 11.8% 増加
  • payments-api+$2,940 · +31%
  • ledger-db+$1,610 · +22%
  • batch-jobs+$1,150 · +14%
  • checkout-web+$620 · +8%
  • search-indexer−$820 · −9%

Datadog MCP サーバーの設定:権限とツール

Datadog の MCP 設定にインストールは不要です。Datadog はすでに Manus のコネクターにあります。アカウントを一度接続すれば、あなたの役割が許可する Datadog の MCP ツールをどのタスクでも使えます。

  1. コネクタを開く

    Manus で「コネクタ」を開き、Datadog を選んで「接続」を選択し、Datadog アカウントを接続します。

  2. Datadog のアクセス権を確認する

    組織で MCP アクセスが有効になっている必要があり、あなたの役割には MCP Read が必要です。Datadog Standard Role にはデフォルトで付与されています。

  3. どのタスクでも質問

    アラート、ログ、トレース、インシデントについて自分の言葉で質問できます。Manus が見られるのは、あなたの Datadog ロールで見える範囲だけです。

Datadogイラスト

自然言語のリクエストで Datadog のログ、メトリクス、トレース、モニター、インシデント、イベント、ダッシュボード、プラットフォームリソースを調査します。デフォルトのコアツールを使うことも、製品固有の調査や運用のためにオプションのツールセットを設定することもできます。

接続
  • 組織向けの MCP アクセスオン
  • あなたのロールMCP Read
コアツール(デフォルトで有効)
  • ログ
  • メトリック
  • トレース
  • モニター
  • インシデント
  • イベント
  • ダッシュボード
  • ホスト
  • サービス
  • ノートブック

Manus での Datadog 連携をもっと見る

Datadog MCP コネクタに関する質問

Datadog を Manus に接続する方法は?

Manus でコネクタを開き、Datadog を選んで「接続」を選択し、Datadog アカウントを接続します。あなたの Datadog 組織で MCP アクセスを有効にする必要があり、これは管理者が Organization Settings で管理します。また、あなたのロールには MCP Read 権限が必要です。Datadog Standard Role にはこの権限が含まれています。

Manus は本番環境の設定やアラートを変更しますか?

デフォルトのツールでは行いません。デフォルトの Datadog ツールはログ、メトリクス、トレース、モニター、インシデントを読み取ります。作成または変更できるのは Datadog のノートブックとダッシュボードだけで、それも依頼した場合のみです。デプロイのロールバック、サービスの再起動、モニターの編集を行うツールはありません。オプションのツールセットにはモニター作成などの書き込みツールが含まれる場合があるため、必要なものだけを有効にしてください。管理者は Organization Settings で全員の MCP 書き込みアクセスを無効にすることもできます。

Manus はどの Datadog データを見られるか?

あなた自身の Datadog アカウントが見られる範囲のみです。Datadog MCP サーバーはあなたのアクセス権を使用するため、あなたのロールやデータアクセスルールはそのまま適用され、データの種類ごとに通常の Datadog 権限(例:ログには Logs Read Data、トレースには APM Read)が必要です。

Manus はどの Datadog MCP ツールとツールセットを使用しますか?

まずログ、メトリクス、トレース、モニター、インシデント、イベント、ダッシュボード、ホスト、サービス、ノートブック用の Datadog MCP サーバーのコアツールから始まります。コネクタには、APM や Database Monitoring といった特定の Datadog プロダクト向けの、オプションの Datadog MCP ツールセットも設定できます。

どの Datadog サイトがサポートされていますか?

Datadog の MCP サーバーは Datadog for Government サイトでは利用できません。他の Datadog サイトについては、Datadog MCP サーバーのドキュメントで最新の対応状況をご確認ください。

Manus は Datadog Bits AI と同じものですか?

いいえ。Bits AI は Datadog 自体の AI チームメイトで、Datadog に内蔵されており、料金も Datadog から発生します。Manus は別の独立した AI エージェントで、Datadog の MCP サーバーを通じて Datadog のデータを読み取り、その結果を他のアプリやドキュメント、スケジュールタスクに反映できます。

Claude や ChatGPT で Datadog を使っています。Manus でも使えますか?

はい。Datadog の Claude コネクタと Datadog の ChatGPT 連携(現在 Preview 中で US1 のみ対応)は、いずれも Datadog MCP サーバー上で動作しており、Manus 内の Datadog コネクタも同じサーバーを使用しています。Manus のコネクタで一度接続すれば、どのタスクからでも利用できます。

Manus はインシデントの概要を Slack に投稿するか、チケットを作成できますか?

はい、それらのアプリも接続されている場合は可能です。Manus は要約を Slack チャンネルに投稿し、Linear、GitHub、Jira にフォローアップの課題を作成できます。先にテキストを確認し、OK と言った後にのみ投稿するよう頼むこともできます。

Manus はスケジュールに沿って Datadog を確認できますか?

できます。毎平日午前 9 時など、スケジュールタスクを作成すると、Manus が前夜のアラートとインシデントを確認し、サービスごとにまとめた簡単なサマリーを送ってくれます。

Manus が Datadog で何を調べたか、チームは確認できますか?

はい。Datadog は MCP サーバーのツール呼び出しをすべて Audit Trail に記録します。使用したツール、要求内容、実行したユーザー、送信元のクライアントも含まれます。

Datadog MCP の料金はどのように決まりますか?

Datadog の料金はすべて、会社の Datadog アカウントとプランに含まれます。Datadog MCP サーバーの現在の料金と利用制限については、Datadog のドキュメントをご確認ください。

Manus を Datadog の AI エージェントとして使いましょう

Manus で Datadog を接続