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Für eine ausführlichere Anleitung zur Datadog-Integration klicke hier.
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Datadog-MCP aktivieren

Devin benötigt Zugriff auf dein Datadog-Konto, um während einer Untersuchung Logs, Metriken und Monitore abzufragen.
  1. Gehe zu Settings > Connections > MCP servers und suche nach Datadog
  2. Klicke auf Enable, wähle deine Datadog-Site/Region aus und gib deinen DD-API-KEY und DD-APPLICATION-KEY ein – generiere diese unter Datadog > Organization Settings > API Keys
  3. Klicke auf Test listing tools, um zu überprüfen, ob Devin eine Verbindung herstellen kann
Nach der Aktivierung kann Devin Fehler-Logs abfragen, Metrik-Zeitreihen abrufen, aktive Monitore auflisten und Traces durchsuchen – alles innerhalb einer Sitzung. Erfahre mehr über das Verbinden von MCP-Servern.
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Richte die Alert-zu-Devin-Verbindung ein

Sie benötigen einen kleinen Service, der Alert-Webhooks empfängt und über die Devin API eine Devin-Session startet. Stellen Sie diesen als serverlose Funktion (AWS Lambda, Cloudflare Worker) oder als leichtgewichtigen Container bereit:
Erstelle einen Service User unter Settings > Service Users auf app.devin.ai mit der Berechtigung ManageOrgSessions. Kopiere das nach der Erstellung angezeigte API-Token und speichere es als DEVIN_API_KEY in deinem Bridge-Service. Setze DEVIN_ORG_ID auf die ID deiner Organisation — rufe sie ab, indem du GET https://api.devin.ai/v3/enterprise/organizations mit deinem Token aufrufst.Der obige Code verwendet das !triage-Template-Playbook — dupliziere es, passe die Untersuchungsschritte für deinen Stack an und aktualisiere anschließend die playbook_id in deinem Bridge-Service.
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Warnmeldungen an den Webhook weiterleiten

Direkt aus Datadog:
  1. Gehe in deinem Datadog-Dashboard zu Integrations > Webhooks
  2. Klicke auf New Webhook und setze die URL auf deinen Bridge-Endpunkt (z. B. https://your-bridge.example.com/alert)
  3. Füge in der Benachrichtigungsnachricht eines beliebigen Monitors @webhook-devin-bridge hinzu — Devin untersucht jedes Mal, wenn dieser Monitor ausgelöst wird
Aus PagerDuty:
  1. Gehe in PagerDuty zu Services > [your service] > Integrations
  2. Füge eine Generic Webhooks (v3)-Integration hinzu
  3. Setze die Webhook-URL auf deinen Bridge-Endpunkt und filtere nach Ereignistyp incident.triggered
Beginne mit Monitoren auf Warnstufe, um die Pipeline zu testen, bevor du kritische Alerts weiterleitest.
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Was Devin prüft

Wenn ein Alert eine Session auslöst, verwendet Devin den Datadog-MCP, um eine strukturierte Untersuchung durchzuführen – Logs abzufragen, sie mit Deployments zu korrelieren und den Fehler bis zum Quellcode zurückzuverfolgen.Beispiel für eine Untersuchung, die Devin in Slack postet:
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Pipeline erweitern

Sobald die grundlegende Analyse steht, fügen Sie mehr Automatisierung hinzu:Passen Sie das Triage-Playbook an. Der Bridge-Code verwendet bereits das !triage template playbook. Duplizieren Sie es und passen Sie die Checkliste für Analysen an den Stack Ihres Teams an — fügen Sie dienstspezifische Runbooks, Eskalationspfade und Konventionen für Hotfix-PRs hinzu.Nach Schweregrad steuern. Routen Sie P1-Alerts zur sofortigen Untersuchung und für Hotfixes. Routen Sie P3-Alerts ausschließlich für Root-Cause-Analysen. Verwenden Sie je nach Schweregrad unterschiedliche Prompts oder Playbooks.Fügen Sie Knowledge zu Ihren Services hinzu — normale Schwellenwerte, Architektur, On-Call-Runbooks — sodass Devin seine Untersuchung aus dem Kontext Ihres Teams heraus startet, statt bei null anzufangen.