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# Integración de Datadog

> Conecta Devin con Datadog para investigar alertas automáticamente y acceder a la telemetría

<div id="overview">
  ## Descripción general
</div>

Datadog es una integración oficial de MCP disponible en el [MCP Marketplace](/es/work-with-devin/mcp). Utiliza transporte HTTP con autenticación mediante API key y clave de aplicación, lo que permite a Devin acceder directamente a tu cuenta de Datadog para consultar registros, métricas, monitores, trazas y más.

Una vez conectada, también puedes configurar la investigación automática de alertas: redirige las alertas de Datadog a Devin mediante un puente ligero de webhook para que los incidentes se clasifiquen automáticamente.

<div id="enable-the-datadog-mcp">
  ## Habilita el MCP de Datadog
</div>

<Steps>
  <Step title="Abre MCP Marketplace">
    Ve a **Settings > MCP Marketplace** y busca **Datadog**.
  </Step>

  <Step title="Configura tus credenciales">
    Haz clic en **Enable** y, a continuación:

    1. Selecciona tu **sitio/región** de Datadog (por ejemplo, `datadoghq.com`, `datadoghq.eu`)
    2. Introduce tu **DD-API-KEY** y **DD-APPLICATION-KEY**

    Para generar estas claves:

    * Crea una API key en [Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys)
    * Crea una Application key en [Organization Settings > Application Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/application-keys)
  </Step>

  <Step title="Verifica la conexión">
    Haz clic en **Test listing tools** para confirmar que Devin puede conectarse a tu cuenta de Datadog. Si la prueba se completa correctamente, la integración estará lista para usarse.
  </Step>
</Steps>

<div id="capabilities">
  ## Capacidades
</div>

Una vez habilitado el MCP de Datadog, Devin puede realizar las siguientes acciones en cualquier sesión:

| Capacidad                             | Descripción                                                       |
| :------------------------------------ | :---------------------------------------------------------------- |
| Consultar registros de errores        | Buscar y filtrar registros por servicio, estado y rango de tiempo |
| Obtener series temporales de métricas | Recuperar puntos de datos de métricas para paneles y análisis     |
| Listar monitores activos              | Ver todos los monitores configurados y sus estados actuales       |
| Buscar trazas                         | Encontrar trazas distribuidas entre servicios                     |
| Gestionar incidentes                  | Ver, crear y actualizar registros de incidentes                   |
| Gestionar paneles                     | Listar e inspeccionar configuraciones de paneles                  |

<Tip>
  Combina el MCP de Datadog con [Knowledge](/es/product-guides/knowledge) sobre tus servicios — umbrales normales, diagramas de arquitectura y runbooks de guardia — para que Devin inicie las investigaciones con el contexto de tu equipo.
</Tip>

<div id="automated-alert-investigation">
  ## Investigación automatizada de alertas
</div>

Además de las consultas interactivas, puedes conectar alertas de Datadog a Devin para que los incidentes se investiguen automáticamente. Esto usa un patrón de **webhook bridge**: un servicio pequeño recibe los payloads de webhook de Datadog y llama a la [API de Devin](/es/api-reference/overview) para iniciar una sesión de investigación.

<Steps>
  <Step title="Implementar un servicio webhook bridge">
    Crea un servicio ligero que reciba webhooks de Datadog e inicie sesiones de Devin. Desplégalo como una función sin servidor (AWS Lambda, Cloudflare Worker) o como un contenedor pequeño:

    ```python theme={null}
    from flask import Flask, request, jsonify
    import requests, os, hmac, hashlib

    app = Flask(__name__)

    def verify_signature(req):
        """Verifica la solicitud usando un secreto compartido configurado en el webhook de Datadog."""
        signature = req.headers.get("X-Webhook-Secret", "")
        expected = os.environ["WEBHOOK_SECRET"]
        return hmac.compare_digest(signature, expected)

    @app.route("/alert", methods=["POST"])
    def handle_alert():
        if not verify_signature(request):
            return jsonify({"error": "bad signature"}), 401

        payload = request.json
        if not payload:
            return jsonify({"error": "no payload"}), 400

        # Campos del payload del webhook de Datadog
        alert_title = payload.get("title", "Unknown alert")
        tags = payload.get("tags", "")
        if isinstance(tags, str):
            tags = [t.strip() for t in tags.split(",")]
        service = next(
            (t.split(":", 1)[1] for t in tags if t.startswith("service:")),
            "unknown-service"
        )
        alert_url = payload.get("link", "")

        org_id = os.environ["DEVIN_ORG_ID"]
        response = requests.post(
            f"https://api.devin.ai/v3/organizations/{org_id}/sessions",
            headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['DEVIN_API_KEY']}"},
            json={
                "prompt": (
                    f"Datadog alert fired: '{alert_title}'\n"
                    f"Service: {service}\n"
                    f"Alert link: {alert_url}\n\n"
                    "Using the Datadog MCP:\n"
                    "1. Pull error logs for this service from the past 30 min\n"
                    "2. Identify the top error messages and stack traces\n"
                    "3. Check if this correlates with a recent deploy\n"
                    "4. If the root cause is clear, open a hotfix PR\n"
                    "5. Post your findings to #incidents on Slack"
                ),
            }
        )
        return jsonify(response.json()), 200
    ```

    Crea un [usuario de servicio](/es/api-reference/v3/overview) en **Settings > Service Users** con el permiso `ManageOrgSessions`. Guarda el token de API como `DEVIN_API_KEY`, el ID de tu organización como `DEVIN_ORG_ID` y un secreto compartido como `WEBHOOK_SECRET` en tu servicio bridge. Configurarás este mismo secreto en los **Custom Headers** del webhook de Datadog en el siguiente paso.
  </Step>

  <Step title="Configurar el webhook de Datadog">
    1. En tu panel de Datadog, ve a **Integrations > Webhooks**
    2. Haz clic en **New Webhook** y configura la URL con el endpoint de tu bridge (por ejemplo, `https://your-bridge.example.com/alert`)
    3. En **Custom Headers**, agrega `X-Webhook-Secret` con el mismo valor que guardaste como `WEBHOOK_SECRET` en tu servicio bridge
    4. En el mensaje de notificación de cualquier monitor, agrega `@webhook-devin-bridge` — Devin investigará cada vez que ese monitor se active
  </Step>

  <Step title="Probar con un monitor de nivel de advertencia">
    Empieza con un monitor de nivel de advertencia o de baja severidad para validar el flujo de extremo a extremo antes de redirigir alertas críticas. Cuando hayas confirmado que las sesiones de Devin se crean y las investigaciones se ejecutan correctamente, amplía el uso a monitores de mayor severidad.
  </Step>
</Steps>

<Note>
  Puedes personalizar la investigación pasando un `playbook_id` en el cuerpo de la solicitud a la API de Devin. Duplica el playbook de plantilla [`!triage`](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548) y adapta los pasos de investigación a tu stack.
</Note>

<div id="related-resources">
  ## Recursos relacionados
</div>

* [Guía completa: investigación automática de alertas de Datadog](/es/use-cases/gallery/api-datadog-alert-investigation)
* [Documentación de MCP Marketplace](/es/work-with-devin/mcp)
* [Referencia de la API de Devin](/es/api-reference/overview)
