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

Wechseln Sie zu Settings > Connections > MCP servers und suchen Sie nach Datadog. Klicken Sie auf Enable, wählen Sie Ihre Datadog-Site/-Region aus und fügen Sie zwei Header hinzu:
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Tagesplan erstellen

Navigiere in der linken Seitenleiste von app.devin.ai zu Schedules und klicke auf Create schedule:
  • Frequency: Täglich – wähle eine Uhrzeit 30–60 Minuten vor dem Standup-Meeting, damit das Team die Ergebnisse während des Meetings durchgehen kann
  • Slack channel: Wähle einen Kanal (z. B. #ops-alerts), damit dein Team die Zusammenfassung automatisch erhält
  • Prompt: Sei bei Schwellenwerten konkret – vage Anweisungen wie “look for issues” erzeugen rauschige, leicht ignorierte Zusammenfassungen
Füge Knowledge-Einträge zu deinen Services hinzu, damit Devin zwischen normalem und abnormalem Verhalten unterscheiden kann – zum Beispiel: “Der Zahlungsservice läuft normalerweise mit 200 ms p99; alles über 400 ms ist ein Problem. Der Suchservice hat eine bekannte grundlegende Fehlerrate von 0,5 %.”
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Was Ihr Team in Slack sieht

Jeden Morgen fragt Devin Datadog über MCP ab, prüft die Ergebnisse anhand deiner Schwellenwerte und postet eine Zusammenfassung in deinem Channel:
Antworte im Slack-Thread, um jedem Befund weiter nachzugehen — Devin behält den vollständigen Kontext des Scans:
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Plane wöchentliche Knowledge-Updates

Ihre täglichen Health-Checks erzeugen einen Strom von Knowledge-Vorschlägen — insbesondere, wenn Sie auf Findings mit Feedback wie „das ist ein bekannter Baseline-Wert“ oder „diesen Monitor während Deployments ignorieren“ antworten. Planen Sie eine wöchentliche Devin-Session ein, um diese Vorschläge zu verarbeiten, sodass zukünftige Durchläufe automatisch intelligenter werden.Konfigurieren Sie dies als wöchentliche Ausführung (z. B. Montagmorgen) als Devin-Session, damit es Zugriff auf die Knowledge-Verwaltungstools hat. Mit der Zeit führt diese Feedbackschleife dazu, dass Ihre täglichen Digests genauer werden — weniger Fehlalarme, bessere Einstufungen der Schweregrade und intelligentere Empfehlungen.