Manus 的 Datadog MCP 連接器

不用翻遍儀表板,也能查清 Datadog 裡哪裡出了問題

連上 Datadog 後,用平常的話問就行,比如「付款服務為什麼從晚上 11 點開始變慢」。Manus 會查看正在告警的監控器,用 AI 日誌分析梳理日誌,讀取指標和追蹤資料,比較上一次部署前後的差異,再寫好事故摘要和最可能的原因。它負責查詢和回報。使用預設的 Datadog 工具時,它無法回滾部署、重新啟動服務,也無法變更你的監控器。

先在 Manus 中連接 Datadog

payments-api 為什麼從昨晚 11 點左右開始變慢?

Manus

23:16 p95 延遲超過 800 ms,就在 v2.4.1 部署後四分鐘;到 23:30 漲到最高的 2.4 s。大多數慢請求都卡在同一條資料庫查詢上。

我在 Datadog 裡查看了
  • 4 個正在告警的監控器
  • 656 條錯誤和警告日誌
  • 40 條慢鏈路
  • 3 次部署事件
已起草 #2418 的事故摘要
事故時間軸service:payments-api env:prod示意圖
  1. 23:12部署payments-api v2.4.1 已部署來自發布流程的部署事件
  2. 23:16告警監控器:p95 延遲高於 800 ms狀態從正常變為警示
  3. 23:19錯誤5xx 錯誤升到 6.8%部署前為 0.3%
  4. 00:04已恢復延遲已回到 200 ms 以下團隊在 23:58 重新部署 v2.4.0 之後

Datadog AI 日誌分析和警示分派

問問哪些在告警、日誌裡說了什麼。Manus 會查看正在告警的監控器、搜尋日誌,再告訴你先從哪裡查起。對值班的人來說,它就是 Datadog 上的 AI 監控幫手。

23:25 正在告警示意圖
  • 告警
    p95 延遲高於 800 mspayments-api23:16 起
  • 告警
    5xx 錯誤率高於 5%payments-api23:20 起
  • 警告
    資料庫連線池佔用高於 90%ledger-db23:17 起
  • 警告
    結帳頁 p95 高於 1 scheckout-web23:21 起

先查 payments-api:它的延遲警示最先觸發,就在 v2.4.1 部署後四分鐘。其餘三個在之後五分鐘內接連觸發。

日誌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
過去一小時 656 條日誌,歸為 3 類
  • 連接池逾時412
  • ledger_entries 慢查詢156
  • POST /v1/charges 回傳 504 錯誤88

按服務分類正在告警的 Datadog 監控器

做 Datadog 警示分級時,Manus 會列出處於告警或警告狀態的監控器,按服務分組,把最先觸發的放在最上面,讓你知道從哪裡查起。

搜尋 Datadog 日誌,把錯誤歸成幾類

說出服務名稱和時間段。Manus 會在 Datadog 裡搜尋錯誤和警告日誌,依訊息內容分組計數,並為每組列出幾行原始日誌。

服務為什麼變慢?查追蹤記錄,也查上一次部署

Manus 會找出耗時最長的那一段,並把延遲和錯誤跟部署事件放在一起對照。

在 Datadog 追蹤裡找出慢在哪一步

Manus 會找出某個服務最慢的請求,開啟其中一條追蹤記錄,指出耗時最長的那個 span。

比較部署前後的錯誤

發版後的第一輪檢查可以交給 Manus,把它當作你的 Datadog AI SRE 助手:它會找出部署事件,查看部署後有沒有新錯誤,並比較每次部署前後一小時的錯誤率和 p95 延遲。

payments‑api 的 p95 延遲示意圖
3 s2 s1 s0
23:12 部署 v2.4.1 之後
22:3023:0023:3000:0000:30
v2.4.1 升級前後
  • p95 延遲180 ms2.4 s
  • 5xx 錯誤率0.3%6.8%
一條慢請求的鏈路示意圖
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

這次請求共 2.41 s,其中 ledger_entries 查詢佔了 1,912 ms。v2.4.1 之前,同一條查詢大約只要 40 ms。

寫好 Datadog 事故摘要和事後檢討草稿

Manus 會讀取事故本身和前後的告警、部署,讓你從一條時間線開始寫,而不是從一張白紙開始。

事故摘要示意圖
#2418SEV-2已解決
v2.4.1 上線後付款變慢並出現失敗23:16 到 00:04 · payments-api · prod
  1. 1影響範圍23:19 到 00:04 之間,約 6.8% 的 POST /v1/charges 請求因 504 錯誤失敗。p95 延遲最高到 2.4 s。
  2. 2可能原因v2.4.1 上線了一條更慢的 ledger_entries 查詢。請求一直佔著資料庫連接,直到連接池被佔滿。
  3. 3下一步v2.4.1 再次上線前先檢查 ledger_entries 查詢的改動,並替付款團隊建立一個後續追蹤問題。
根據 4 條監控警示、3 次部署事件和 40 條追蹤整理。事後覆盤草稿已經可以編輯。
Datadog 夜間彙總工作日 9:00

昨天 18:00 以來:4 個監控器觸發警示,新開 1 個事件。現在全部恢復正常。

  • payments-api2 條告警,事故 #2418 已於 00:04 解決
  • ledger-db1 則警告,已於 00:06 解除
  • checkout-web1 則警告,已於 00:05 解除

把一次事故整理成摘要和復盤草稿

Manus 會讀取事故,根據前後的告警和部署事件拼出時間線,再寫好事故摘要和事故覆盤草稿,交給你修改。

每天早上用一則訊息收到昨晚的警示

定時任務在每個工作日早上 9 點查看 Datadog,把夜裡觸發了哪些警示、開了哪些事故發給你。

瞭解排程任務如何運作

理清服務依賴和 Datadog 雲端成本變化

在升級處理之前,先看清楚有哪些服務在呼叫它、由誰負責。若有相應權限,還能按月比較雲端成本。

升級處理前,先查清楚誰依賴這個服務

Manus 會在 Datadog 服務目錄裡查詢這個服務,列出誰在呼叫它、它呼叫了誰,以及每個服務由哪個團隊負責。

按月比較雲端成本變化

如果你們團隊在用 Datadog Cloud Cost Management,而且你的角色有查看權限,Manus 可以比較兩個月的資料,告訴你哪些服務變化最大。

payments-api 的依賴關係示意圖
呼叫它的服務checkout-web負責團隊:網頁mobile-gateway負責團隊:行動版
服務payments-api負責團隊:付款
它呼叫的服務ledger-db負責團隊:平台fraud-check負責團隊:風控notifications負責團隊:成長
過去兩小時內有警示
雲端成本:9 月到 10 月示意圖
$53,900比 $48,200 增加 11.8%
  • 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 伺服器設定:權限和工具

設定 Datadog MCP 不用安裝任何東西。Datadog 已經在 Manus 的連接器裡:連接一次帳號,之後任何任務都能使用你的角色允許的 Datadog MCP 工具。

  1. 開啟連接器

    在 Manus 裡打開連接器,選擇 Datadog,點「連接」,然後連接你的 Datadog 帳號。

  2. 確認你的 Datadog 權限

    你的組織需要開啟 MCP 存取,你的角色需要有 MCP Read 權限。Datadog Standard Role 預設就有此權限。

  3. 在任意任務裡提出需求

    用自己的話詢問警示、日誌、追蹤或事故。Manus 只能看到你的 Datadog 角色能看到的內容。

Datadog示意圖

用自然語言排查 Datadog 的日誌、指標、追蹤、監控器、事故、事件、儀表板和平台資源。可以使用預設的核心工具,也可以設定可選工具集,針對特定產品進行排查與維運。

連接
  • 組織已開啟 MCP 存取已開啟
  • 你的角色MCP Read
核心工具,預設開啟
  • 日誌
  • 指標
  • 鏈路
  • 監控器
  • 事故
  • 事件
  • 儀表盤
  • 主機
  • 服務
  • 筆記本

Manus 的更多 Datadog 整合

Datadog MCP 連接器常見問題

要怎麼把 Datadog 連接到 Manus?

在 Manus 裡開啟連接器,選擇 Datadog,點「連接」,然後連接你的 Datadog 帳號。你的 Datadog 組織需要開啟 MCP 存取(由管理員在 Organization Settings 裡設定),你的角色需要有 MCP Read 權限,Datadog Standard Role 預設包含這項權限。

Manus 會改動我的正式環境設定或警示嗎?

使用預設工具時不會。預設的 Datadog 工具讀取日誌、指標、追蹤、監控器和事故,能新建或修改的只有 Datadog 筆記本和儀表板,而且只在你要求時才做。它們沒有回復部署、重新啟動服務或編輯監控器的工具。選用工具集可能帶有寫入工具,比如新建監控器,所以只開啟你需要的。管理員還可以在 Organization Settings 裡為所有人關閉 MCP 寫入權限。

Manus 能看到哪些 Datadog 資料?

只能看到你自己的 Datadog 帳號能看到的內容。Datadog MCP 伺服器用的是你的存取權限,所以你的角色和資料存取規則照常生效;每種資料還需要對應的 Datadog 權限,例如查日誌要 Logs Read Data,查追蹤要 APM Read。

Manus 會用到哪些 Datadog MCP 工具和工具集?

預設使用 Datadog MCP 伺服器的核心工具,涵蓋記錄、指標、追蹤、監控器、事件、事項、儀表板、主機、服務和筆記本。連接器也可以設定可選的 Datadog MCP 工具集,用於特定的 Datadog 產品,例如 APM 或 Database Monitoring。

支援哪些 Datadog 站點?

Datadog for Government 網站不支援 Datadog MCP 伺服器。其他 Datadog 網站的最新支援情況,請查看 Datadog MCP 伺服器文件。

Manus 和 Datadog Bits AI 是同一回事嗎?

不是。Bits AI 是 Datadog 自己的 AI 隊友,內建在 Datadog 裡,由 Datadog 收費。Manus 是另一個獨立的 AI 智能體,透過 Datadog MCP 伺服器讀取你的 Datadog 資料,並能把結果帶到你的其他應用程式、文件和排定的任務裡。

我在 Claude 或 ChatGPT 裡用過 Datadog,在 Manus 裡也能用嗎?

可以。Datadog 的 Claude 連接器和 Datadog 的 ChatGPT 整合(目前處於 Preview 階段,僅限 US1 站點)都是基於 Datadog MCP 伺服器運作,Manus 裡的 Datadog 連接器用的也是這個伺服器。在 Manus 的連接器中連接一次,之後任何工作都能使用。

Manus 能把事件摘要發到 Slack 或建立工單嗎?

可以,前提是這些應用也已連接。Manus 可以把摘要發到 Slack 頻道,並在 Linear、GitHub 或 Jira 裡建立後續問題。你可以讓它先把內容給你看,等你確認後再發。

Manus 能定時查看 Datadog 嗎?

可以。建立一個排程任務,比如每個工作日早上 9 點,Manus 就會查看前一晚的警示和事故,按服務分組給你發一份簡短彙總。

團隊能看到 Manus 在 Datadog 裡查了什麼嗎?

可以。Datadog 會在 Audit Trail 裡記錄每一次 MCP 伺服器工具呼叫,包括用了哪個工具、查詢了什麼、以哪個使用者身份執行,以及由哪個客戶端發起。

Datadog MCP 怎麼收費?

Datadog 的費用都算在你們公司的 Datadog 帳號和方案裡。Datadog MCP 伺服器目前的價格和用量限制,請查看 Datadog 文件。

把 Manus 當作你的 Datadog AI 智慧體

在 Manus 中連接 Datadog