> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.devinenterprise.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Datadog 連携

> Devin を Datadog に接続して、アラート調査の自動化とテレメトリへのアクセスを実現します

<div id="overview">
  ## 概要
</div>

Datadog は、[MCP Marketplace](/ja/work-with-devin/mcp) で利用できる公式の MCP 連携です。HTTPトランスポートを使用し、API key と Application key による認証を通じて、Devin が Datadog アカウントに直接アクセスして、ログ、メトリクス、モニター、トレースなどをクエリできるようにします。

接続後は、アラート調査の自動化を設定することもできます。軽量な webhook bridge を介して Datadog のアラートを Devin にルーティングすることで、インシデントが自動的にトリアージされます。

<div id="enable-the-datadog-mcp">
  ## Datadog MCPを有効にする
</div>

<Steps>
  <Step title="MCP Marketplaceを開く">
    **Settings > MCP Marketplace** に移動し、**Datadog** を探します。
  </Step>

  <Step title="認証情報を設定する">
    **Enable** をクリックし、次に以下を行います。

    1. Datadog の **site/region** (例: `datadoghq.com`, `datadoghq.eu`) を選択します
    2. **DD-API-KEY** と **DD-APPLICATION-KEY** を入力します

    これらのキーを生成するには:

    * [Organization Settings > API Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/api-keys) で APIキーを作成します
    * [Organization Settings > Application Keys](https://app.datadoghq.com/organization-settings/application-keys) でアプリケーションキーを作成します
  </Step>

  <Step title="接続を確認する">
    **Test listing tools** をクリックして、Devin が Datadog アカウントに接続できることを確認します。テストが成功したら、連携を利用できます。
  </Step>
</Steps>

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

Datadog MCP を有効にすると、Devin は任意のセッション内で次の操作を実行できます。

| Capability        | Description                        |
| :---------------- | :--------------------------------- |
| エラーログをクエリする       | サービス、ステータス、時間範囲でログエントリを検索・絞り込みできます |
| メトリクスの時系列データを取得する | ダッシュボードや分析用にメトリクスのデータポイントを取得できます   |
| アクティブなモニターを一覧表示する | 設定済みのすべてのモニターと現在のステータスを確認できます      |
| トレースを検索する         | サービスをまたいだ分散トレースを検索できます             |
| インシデントを管理する       | インシデントレコードの表示、作成、更新を行えます           |
| ダッシュボードを管理する      | ダッシュボード設定を一覧表示し、内容を確認できます          |

<Tip>
  Datadog MCP を、サービスに関する [Knowledge](/ja/product-guides/knowledge) (通常時のしきい値、アーキテクチャ図、オンコール対応手順書など) と組み合わせることで、Devin はチームのコンテキストを踏まえて調査を開始できます。
</Tip>

<div id="automated-alert-investigation">
  ## 自動アラート調査
</div>

対話型クエリに加えて、Datadog アラートを Devin に連携させることで、インシデントを自動的に調査できます。これは **Webhook ブリッジ** パターンを利用する方法です。小規模なサービスが Datadog Webhook のペイロードを受信し、[Devin API](/ja/api-reference/overview) を呼び出して調査セッションを開始します。

<Steps>
  <Step title="Webhook ブリッジサービスをデプロイする">
    Datadog Webhook を受信して Devin セッションを開始する軽量なサービスを作成します。サーバーレス関数 (AWS Lambda、Cloudflare Worker) または小規模なコンテナとしてデプロイしてください。

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

    app = Flask(__name__)

    def verify_signature(req):
        """Datadog webhook で設定した共有シークレットを使用してリクエストを検証する。"""
        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

        # Datadog webhook ペイロードのフィールド
        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
    ```

    **Settings > Service Users** で、`ManageOrgSessions` 権限を持つ[サービスユーザー](/ja/api-reference/v3/overview)を作成します。ブリッジサービス側で、API トークンを `DEVIN_API_KEY`、組織 ID を `DEVIN_ORG_ID`、共有シークレットを `WEBHOOK_SECRET` として保存します。次のステップでは、Datadog Webhook の **Custom Headers** にこの同じシークレットを設定します。
  </Step>

  <Step title="Datadog Webhook を設定する">
    1. Datadog ダッシュボードで **Integrations > Webhooks** に移動します
    2. **New Webhook** をクリックし、URL をブリッジエンドポイント (例: `https://your-bridge.example.com/alert`) に設定します
    3. **Custom Headers** で、ブリッジサービスに `WEBHOOK_SECRET` として保存したものと同じ値の `X-Webhook-Secret` を追加します
    4. 任意の monitor の通知メッセージに `@webhook-devin-bridge` を追加します。Devin はその monitor が発報されるたびに調査を実行します
  </Step>

  <Step title="warning レベルの monitor でテストする">
    重要なアラートをルーティングする前に、まずは warning レベルまたは低重要度の monitor で、パイプライン全体が正しく動作することを確認します。Devin セッションが作成され、調査が正しく実行されることを確認できたら、より高い重要度の monitor に広げてください。
  </Step>
</Steps>

<Note>
  Devin API のリクエストボディで `playbook_id` を渡すと、調査内容をカスタマイズできます。[`!triage` テンプレート playbook](https://app.devin.ai/settings/playbooks/14fed18b89d44713a26e673cf258f548) を複製し、自社のスタックに合わせて調査手順を調整してください。
</Note>

<div id="related-resources">
  ## 関連リソース
</div>

* [詳細な手順: Datadogアラートの自動調査](/ja/use-cases/gallery/api-datadog-alert-investigation)
* [MCP Marketplaceドキュメント](/ja/work-with-devin/mcp)
* [Devin APIリファレンス](/ja/api-reference/overview)