Skip to main content
如需更详细的 Datadog 集成指南，请点击此处。
1

启用 Datadog MCP

前往 Customize > MCPs (Browse marketplace) ，搜索 Datadog (API key)。点击 Enable，选择你的 Datadog 站点/区域，并添加两个请求头：若要改用 OAuth，请参阅 Datadog MCP 设置指南。
2

创建每日自动化

在 app.devin.ai 的左侧边栏中进入 Automations，然后点击 Create automation：
  • Trigger： 展开 Schedule 并选择 Every day — 选择在站会前 30–60 分钟的时间，这样团队可以在会议期间查看检查结果
  • Connections： 选择 Datadog MCP，以便每次运行都能查询你的指标
  • Slack channel： 在 Notifications 下，点击 Add notification > Post to Slack，并选择一个频道 (例如 #ops-alerts) ，让你的团队自动收到汇总
  • Prompt： 对阈值要写清楚——像“查找问题”这样的模糊指令会产生噪声很大的摘要，容易被忽略
为你的服务添加 Knowledge 条目，以便 Devin 能区分正常与异常——例如：“payments 服务通常 p99 延迟为 200ms；超过 400ms 就值得关注。search 服务的已知基线错误率为 0.5%。”
3

你的团队在 Slack 中看到的内容

每天早晨，Devin 通过 MCP 查询 Datadog，将结果与你设定的阈值进行对比，并将简报发送到你的频道：
在 Slack 线程中回复以深入调查任何发现 — Devin 会保留扫描的完整上下文：
4

安排每周的 Knowledge 更新

您的每日健康检查会源源不断地产生knowledge suggestions——尤其是在您针对检查结果给出类似 “this is a known baseline” 或 “ignore this monitor during deploys.” 之类的反馈时。安排每周一次的 Devin 会话来处理这些建议，这样后续的运行就能自动变得更智能。创建第二个自动化，使用每周的 Schedule 触发器 (例如周一早上) ，这样它就可以访问 Knowledge 管理工具。随着时间推移，这个反馈循环会让您的每日摘要更加准确——更少的误报、更合理的严重性评级，以及更智能的推荐。