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Para um guia de integração com o Datadog mais detalhado, clique aqui.
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Ativar o MCP do Datadog

Devin precisa de acesso à sua conta no Datadog para consultar logs, métricas e monitores durante uma investigação.
  1. Vá para Settings > Connections > MCP servers e encontre Datadog
  2. Clique em Enable, selecione seu site/região do Datadog e insira suas chaves DD-API-KEY e DD-APPLICATION-KEY — gere essas chaves em Datadog > Organization Settings > API Keys
  3. Clique em Test listing tools para verificar se Devin consegue se conectar
Depois de habilitado, Devin pode consultar logs de erro, extrair séries temporais de métricas, listar monitores ativos e pesquisar traces — tudo dentro de uma sessão. Saiba mais sobre como conectar servidores MCP.
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Crie a ponte entre alertas e o Devin

Você precisa de um pequeno serviço que receba webhooks de alerta e inicie uma sessão do Devin via Devin API. Faça o deploy disso como uma função serverless (AWS Lambda, Cloudflare Worker) ou como um container leve:
Crie um usuário de serviço em Settings > Service Users em app.devin.ai com a permissão ManageOrgSessions. Copie o token de API exibido após a criação e armazene-o como DEVIN_API_KEY no seu serviço de ponte. Defina DEVIN_ORG_ID como o ID da sua organização — obtenha-o chamando GET https://api.devin.ai/v3/enterprise/organizations com o seu token.O código acima usa o !triage template playbook — duplique-o e personalize as etapas de investigação para o seu stack e, em seguida, atualize o playbook_id no seu serviço de ponte.
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Encaminhar alertas para o webhook

Diretamente no Datadog:
  1. No painel do Datadog, vá para Integrations > Webhooks
  2. Clique em New Webhook e defina a URL para o endpoint da sua bridge (por exemplo, https://your-bridge.example.com/alert)
  3. Na mensagem de notificação de qualquer monitor, adicione @webhook-devin-bridge — Devin investiga sempre que esse monitor for acionado
No PagerDuty:
  1. No PagerDuty, vá para Services > [your service] > Integrations
  2. Adicione uma integração Generic Webhooks (v3)
  3. Defina a URL do webhook para o endpoint da sua bridge e filtre pelo tipo de evento incident.triggered
Comece com monitores de nível de aviso para testar o pipeline antes de rotear alertas críticos.
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O que o Devin analisa

Quando um alerta aciona uma sessão, Devin usa o MCP do Datadog para executar uma investigação estruturada — consultando logs, correlacionando com deploys e rastreando o erro até o código-fonte.Example investigation Devin posts to Slack:
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Expandir o pipeline

Depois que a investigação básica estiver funcionando, adicione mais automação:Personalize o playbook de triagem. O código de integração já usa o !triage template playbook. Duplique-o e adapte a checklist de investigação ao stack da sua equipe — adicione runbooks específicos por serviço, fluxos de escalonamento e convenções para PRs de hotfix.Defina o escopo por severidade. Direcione alertas P1 para investigação imediata e hotfix. Direcione alertas P3 apenas para análise de causa raiz. Use prompts ou playbooks diferentes para cada nível de severidade.Adicione Knowledge sobre seus serviços — limites normais, arquitetura, runbooks de plantão — para que a investigação do Devin comece a partir do contexto da sua equipe em vez de do zero.