Kameleoon MCP Server - Kameleoon Documentation

Der Kameleoon Model Context Protocol (MCP) Server verbindet KI-Coding-Assistenten direkt mit Ihrem Kameleoon-Projekt und ermöglicht agentische Workflows für Experimente und Feature Flags. Über das Lesen von Konfigurationen und das Abrufen von Variationscode hinaus kann Ihr KI-Assistent Experimente, Feature Flags, Ziele, Segmente, Trigger und Targeting-Regeln erstellen und verwalten sowie den vollständigen Rollout-Lebenszyklus ausführen, alles aus Ihrer Entwicklungsumgebung heraus. Registrieren und authentifizieren Sie den Server, um Ihren Implementierungslebenszyklus zu automatisieren, von einer gewinnenden Variation bis zu einem kontrollierten Produktions-Rollout.

Den Server dort einrichten, wo Sie entwickeln

Wählen Sie Ihren KI-Coding-Assistenten aus, um einen sofort einsetzbaren Einrichtungs-Prompt zu erhalten.

Kai, der In-App-KI-Assistent von Kameleoon, enthält dieselben Tools nativ, ganz ohne separaten Verbindungsschritt. Verwenden Sie die Einrichtungs-Prompts für Ihren KI-Coding-Assistenten, wenn Sie stattdessen möchten, dass er aus Ihrer IDE heraus Aktionen für Ihr Kameleoon-Projekt ausführt.

Wenn Sie diese Tools über den Chat von Claude oder ChatGPT (Web oder Desktop) anstatt über eine IDE verwenden möchten, finden Sie weitere Informationen unter Kameleoon mit Claude und ChatGPT verbinden.

Funktionen

Nachdem Sie den Server verbunden haben, kann Ihr KI-Agent mit Kameleoon interagieren, um:

Experimente, Feature Flags, Ziele, Segmente, Trigger und Targeting-Regeln zu entdecken und zu inspizieren.
Experimente von Anfang bis Ende zu erstellen: erstellen, duplizieren, ihre Einstellungen und die Traffic-Aufteilung bearbeiten, Variationen mit eigenem Code hinzufügen und den vollständigen Lebenszyklus auszuführen (starten, pausieren, fortsetzen, stoppen, löschen).
Feature Flags zu verwalten: erstellen, duplizieren, löschen, pro Umgebung umschalten und den Änderungsverlauf einzusehen.
Die Flag-Auslieferung zu konfigurieren: gezielte Regeln und Experimentier-Regeln, benutzerdefinierte Variationen und typisierte Variablen hinzuzufügen.
Ziele, Zielgruppensegmente und Trigger zu erstellen und zu pflegen sowie das Segment und den Trigger eines Experiments festzulegen.
Ergebnisse von Experimenten und Feature-Flag-Experimenten zu analysieren und den Rohcode von Variationen (JavaScript und CSS) abzurufen.
Den vollständigen Implementierungslebenszyklus zu automatisieren, von einer gewinnenden Variation bis zu einem kontrollierten Produktions-Rollout.

Variationen mit eigenem Code erstellen

Ihr KI-Assistent kann einen Test mit mehreren Variationen einrichten, die jeweils ihren eigenen Code haben, und zwar ohne direkte API-Aufrufe. Geben Sie dem KI-Assistenten die URL der Seite und die Element-Selektoren für die Änderungen und bitten Sie ihn, folgende Schritte auszuführen:

Das Experiment mit experiment_create erstellen, zum Beispiel als DEVELOPER-Experiment.
Die ID der automatisch erstellten Variation 1 aus der Antwort von experiment_create verwenden und deren Code mit experiment_variation_update festlegen. Dafür keine zweite Variation hinzufügen.
Jede weitere Variation mit experiment_variation_create hinzufügen und dabei ihren name sowie bei Bedarf jsCode, cssCode, customJson oder redirection übergeben.
Um einzuschränken, wer das Experiment sieht, legen Sie dessen Segment oder Trigger mit targeting_rule_update fest. Das Experiment hat bereits eine Targeting-Regel, daher erstellen Sie keine weitere.
Den Code jeder Variation mit experiment_code_get abrufen, um zu prüfen, was gespeichert wurde.

Kameleoon kann den bisherigen Code einer Variation nicht vom Server wiederherstellen. Kopieren Sie den vorhandenen Code vorab an einen sicheren Ort, bevor Sie ihn aktualisieren.

Die Tools speichern den Code, den Sie angeben, und generieren ihn nicht. Das Ergebnis ist daher nur so genau wie die Seitendetails, mit denen Ihr KI-Assistent arbeitet, etwa die URL und die Element-Selektoren. Ein KI-Assistent, der Ihre Codebasis oder die Live-Seite lesen kann, kann diesen Kontext beim Schreiben des Codes nutzen. In einem Draft-Experiment teilt Kameleoon den Traffic gleichmäßig auf die Originalseite und alle Variationen auf. Bei zwei Variationen erhält jede der drei Versionen 33 % des Traffics. Eine Variation, die einem laufenden Experiment hinzugefügt wird, startet mit 0 % Traffic. Den Traffic-Anteil der Variation legen Sie mit experiment_traffic_allocation_set fest, wenn das Experiment paused oder scheduled ist, oder in der Kameleoon-App, wenn es running ist. Beide Variations-Tools prüfen zuerst das Experiment. Bei einem Experiment, das kein Draft ist, etwa einem running Experiment, gibt das Tool eine Vorschau der Änderungen zurück und wendet sie erst nach Ihrer Bestätigung an. Zum Beispiel können Sie folgenden Prompt verwenden: „On site d1alzzxd7k, create a developer experiment for https://www.example.com/pricing with two variations. Make the #buy-now button red in the first variation and green in the second.“

Experimente, Segmente und Trigger bearbeiten

Ihr KI-Assistent kann die Einstellungen und das Targeting eines bestehenden Experiments ändern, ohne die Kameleoon-App zu verwenden. Ein Draft-Experiment braucht zum Beispiel ein Ziel und eine Traffic-Aufteilung, bevor es starten kann. Der Assistent kann das Ziel anhängen, die Aufteilung festlegen und das Experiment auf das Segment oder den Trigger ausrichten, das bzw. der es ansprechen soll. Jedes Experiment hat eine Targeting-Regel. Der Assistent ändert das Segment oder den Trigger dieser Regel mit targeting_rule_update, sodass Sie keine zweite Regel erstellen müssen. Änderungen, die den Live-Traffic betreffen, brauchen Ihre Bestätigung. Wenn ein Experiment nicht mehr im Status Draft ist oder Sie die Bedingungen eines Segments oder Triggers ändern, das von einem anderen Element als einem Draft-Experiment verwendet wird, gibt der Assistent zuerst eine Vorschau der Änderungen zurück. Er wendet die Änderung erst an, nachdem Sie bestätigt haben. Der MCP Server kann die Traffic-Aufteilung eines Experiments im Status running, deviated oder stopped nicht ändern, ebenso wenig die eines Experiments, das im Status used_as_personalization ist. Nehmen Sie diese Änderung in der Kameleoon-App vor. Zum Beispiel können Sie folgenden Prompt verwenden: „On site d1alzzxd7k, for the draft experiment Pricing test: attach goal Purchase, split traffic 50/50 between the original and the variation, and target it to phone visitors on /pricing.“ Der Assistent findet das Experiment und das Ziel, hängt das Ziel an, legt die Aufteilung fest, erstellt ein Segment für Besucher auf Mobilgeräten und einen Trigger für /pricing und bindet beide an das Experiment. Das Experiment ist danach bereit zum Starten.

Der primäre Workflow: Vom gewinnenden Experiment zur Produktion

Der Kameleoon MCP Server automatisiert die „letzte Meile” der Implementierung. transpose_winning_experiment ruft den Code der gewinnenden (oder manuell ausgewählten) Variation ab und wendet die Gewinner-Entscheidungslogik in einem einzigen Aufruf an, sodass Ihr KI-Assistent nicht mehrere separate Schritte zum Abrufen von Ergebnissen und Code aneinanderreihen muss. Ohne die IDE zu verlassen, können Sie Ihren KI-Assistenten anweisen, den folgenden Workflow auszuführen:

transpose_winning_experiment ausführen, um den Code und die Implementierungsanweisungen der gewinnenden Variation zu erhalten.
Den Code in nativen, produktionsreifen Code (wie React-Komponenten) umwandeln, der mit der vorhandenen Codebasis übereinstimmt.
Ein Feature Flag in Kameleoon erstellen und die neue Implementierung dahinter kapseln.
Die Funktion in der Produktion aktivieren und validieren.

Token-Verbrauch und Überlegungen zur Plan-Wahl

Das Verbinden des Kameleoon MCP Servers mit einem KI-Assistenten erzeugt einen kleinen, festen Overhead: die Tool-Schemas, die die verfügbaren Aktionen beschreiben. Dieser Overhead bleibt unabhängig vom Plan des Assistenten konstant. Die Token-Kosten eines Workflows entstehen durch die eigentliche Arbeit, nicht durch die Verbindung selbst. Die folgenden Faktoren bestimmen den Verbrauch:

Die Datenmenge, die ein Workflow abruft, etwa vollständige Experiment-Konfigurationen, Variationscode oder Änderungsprotokolle.
Die Codemenge, die der Assistent generiert oder umwandelt, zum Beispiel beim Übertragen einer gewinnenden Variation in nativen Anwendungscode.
Die Anzahl der Sites oder Marken, die ein einzelner Workflow umfasst. Das Duplizieren und Prüfen von Experimenten über drei Sites hinweg verbraucht proportional mehr Token als derselbe Vorgang auf einer einzelnen Site.
Wie breit Sie einen einzelnen Prompt anlegen. Eine eng gefasste Prüfung auf einer einzelnen Site verbraucht deutlich weniger als eine offene Anfrage, jedes Experiment auf jeder Site zu überprüfen.

Bevor Sie sich als Team auf einen bestimmten KI-Assistenten-Plan festlegen, grenzen Sie Ihre erwarteten Workflows ein: wie viele Sites oder Marken sie betreffen, wie oft Sie sie ausführen und ob sie umfangreiche Datenabrufe oder Codegenerierung umfassen. Wiederkehrende Workflows über mehrere Sites hinweg benötigen einen Plan mit einem größeren Nutzungskontingent oder Kontextfenster als ein Plan, der für gelegentliche Prompts auf einer einzelnen Site ausgelegt ist. Prüfen Sie die Plan-Dokumentation Ihres KI-Assistenten-Anbieters auf die jeweiligen Nutzungsgrenzen und die Größe des Kontextfensters.

Verfügbare Tools

Der Server stellt die unten aufgeführten Tools bereit, gruppiert nach Bereich. Jedes Tool entspricht einer einzelnen, klar abgegrenzten Aktion, sodass Sie sie zu größeren Workflows zusammensetzen können (zum Beispiel: Ergebnisse lesen, Code abrufen, ein Flag erstellen, eine Regel hinzufügen, aktivieren).

Für experiment_results_get, feature_flag_experiment_results_get und transpose_winning_experiment umfasst das goalResults-Array jedes an das Experiment angehängte Ziel, sowohl primäre als auch sekundäre. Kameleoon berechnet ein Gewinner-Urteil nur für das primäre Ziel; sekundäre Ziele geben dieselben statistischen Kennzahlen wie Guardrail-Metriken zurück, jedoch ohne Urteil.

Tools, die den Live-Traffic ändern, zeigen eine Vorschau der Änderung und wenden sie erst nach Ihrer Bestätigung an:

feature_flag_enable, feature_flag_disable und feature_flag_delete: immer.
feature_flag_rule_targeted_create, feature_flag_rule_progressive_create und feature_flag_rule_experimentation_create: wenn das Flag in der Zielumgebung bereits aktiviert ist.
experiment_update, experiment_variation_create, experiment_variation_update und targeting_rule_update: wenn das Experiment kein Draft ist.
experiment_traffic_allocation_set: wenn das Experiment scheduled oder paused ist.
segment_update und trigger_update: wenn sich die Bedingungen ändern und etwas anderes als ein Draft-Experiment das Segment oder den Trigger verwendet. Eine Umbenennung braucht nie eine Bestätigung.
experiment_lifecycle_update: für stopped und deleted.

segment_delete und trigger_delete verweigern das Löschen eines verwendeten Elements, sofern Sie nicht force setzen. Den Traffic-Anteil eines running Experiments können Sie über den MCP Server nicht ändern. Nehmen Sie diese Änderung in der Kameleoon-App vor. Wenn ein Feature-Flag-Regel-Tool ein Timeout hat oder einen Gateway-Fehler zurückgibt, hat das Tool die Regel möglicherweise trotzdem erstellt. Prüfen Sie mit feature_flag_get, bevor Sie den Aufruf wiederholen, sonst entsteht durch die Wiederholung eine doppelte Regel.

Experimente

A/B-Tests (Web-Experimente) erstellen, inspizieren und ausführen.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`experiment_list`	Experimente nach Name oder ID finden oder nur solche mit einem bestimmten Status auflisten, etwa mit dem Status running. Gibt paginierte Zusammenfassungen zurück (id, name, status und tags).	„List running experiments on site `d1alzzxd7k`.”
`experiment_get`	Vollständige Konfiguration eines Experiments abrufen: Variationen, Traffic-Aufteilung, Ziele und Targeting.	„Show the configuration for experiment `149640`.”
`experiment_code_get`	Rohen JavaScript-, CSS- und benutzerdefinierten JSON-Code einer Variation abrufen, plus den gemeinsamen JS- und CSS-Code des Experiments.	„Pull the code for variation 1 of experiment `149640`.”
`experiment_results_get`	Statistische Ergebnisse für jedes angehängte Ziel abrufen: Konversionsraten pro Variation, Signifikanz, Konfidenzintervalle und den Gewinner.	„Summarize results for experiment `149640`.”
`experiment_create`	Ein Draft-Experiment erstellen (Typ, Basis-URL, Ziele, optionaler gemeinsamer Code). Das Draft-Experiment enthält eine erste Variation und eine Targeting-Regel.	„Create a CLASSIC experiment `Homepage hero` on site `d1alzzxd7k`.”
`experiment_variation_create`	Eine Variation mit eigenem JavaScript, CSS, benutzerdefiniertem JSON oder Weiterleitungseinstellungen zu einem bestehenden Experiment hinzufügen. Draft-Experimente teilen den Traffic gleichmäßig auf. Ein running Experiment erhält die neue Variation mit 0 %.	„On experiment `149640`, add a variation that makes the `#buy-now` button green.“
`experiment_variation_update`	Den Code, den Namen oder die Weiterleitung einer Variation ändern. Nur die übergebenen Felder werden geändert, und ein wiederholter Aufruf mit denselben Werten ändert nichts.	„In variation 1 of experiment `149640`, make the `#buy-now` button red.“
`experiment_update`	Die Einstellungen eines bestehenden Experiments ändern: Name, Beschreibung, Basis-URL, Tags, Ziele und Hauptziel, gemeinsamer JavaScript- und CSS-Code, globales Skript, Datenerfassung, ob gemeinsamer Code auch auf der Originalseite läuft, Korrektur für multiples Testen und Traffic-Zuweisungsmethode. Mit diesem Tool hängen Sie das Ziel an, das ein Experiment für den Start benötigt. Nur die übergebenen Felder werden geändert. Erfordert eine Bestätigung, wenn das Experiment kein Draft ist.	„On experiment `149640`, set goal `271552` as the main goal.“
`experiment_traffic_allocation_set`	Die Traffic-Aufteilung der Originalseite und jeder Variation festlegen. Draft-Experimente ändern sich sofort. Experimente im Status scheduled und paused brauchen eine Bestätigung, und die neue Aufteilung gilt, sobald sie starten oder fortgesetzt werden. Verwenden Sie die Kameleoon-App, um die Traffic-Aufteilung von Experimenten im Status running, deviated und stopped zu ändern.	„On experiment `149640`, split traffic 50/50 between the original and variation 1.“
`experiment_duplicate`	Ein Experiment in einen neuen Draft klonen und dabei Variationen, Code, Abweichungen und Targeting kopieren.	„Duplicate experiment `149640`.”
`experiment_lifecycle_update`	Den Lebenszyklus steuern: starten, pausieren, fortsetzen, stoppen oder löschen (Stoppen und Löschen erfordern eine Bestätigung). Zum Starten eines Experiments sind ein Ziel, Variationen und eine Traffic-Aufteilung erforderlich. Sie können auch Experimente im Status deviated und scheduled pausieren und stoppen. Sie können nur Experimente im Status draft oder stopped löschen.	„Start experiment `149640`.”
`transpose_winning_experiment`	Tool mit einem einzigen Einstiegspunkt, das den Code einer gewinnenden (oder manuell ausgewählten) Variation abruft, die Gewinner-Entscheidungslogik anwendet und Anweisungen an den aufrufenden Agent zurückgibt, um die Variation neu zu implementieren und sie hinter einem neuen Feature-Flag abzusichern. Ein einziger Aufruf ersetzt den älteren manuellen mehrstufigen Prompt-Workflow.	„Implement the winning variant of experiment `373001` as a feature flag.”

Feature Flags

Feature Flags erstellen und betreiben, sie pro Umgebung umschalten sowie deren Verlauf und Ergebnisse einsehen.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`feature_flag_list`	Feature Flags nach Schlüssel, Name oder ID finden.	„List all feature flags for site `d1alzzxd7k`.”
`feature_flag_get`	Vollständige Konfiguration eines Flags in einer Umgebung abrufen: Variationen, Variablen, primäres Ziel und Regelkette.	„Show configuration for flag `snake_game`.”
`feature_flag_create`	Ein Flag mit standardmäßigen `on`- und `off`-Variationen erstellen.	„Create a flag `ui_refresh` for site `d1alzzxd7k`.”
`feature_flag_duplicate`	Ein bestehendes Flag klonen (die Kopie startet in jeder Umgebung deaktiviert).	„Duplicate the `new_search` flag.”
`feature_flag_delete`	Ein Flag und seine gesamte Konfiguration dauerhaft löschen.	„Delete the flag `ui_refresh`.”
`feature_flag_enable`	Den Hauptschalter pro Umgebung einschalten, sodass das SDK die Regeln auswertet.	„Enable `new_search` in production.”
`feature_flag_disable`	Den Hauptschalter pro Umgebung ausschalten (Regeln bleiben erhalten).	„Disable `new_search` in staging.”
`feature_flag_activity_logs_get`	Den Audit-Trail der Flag-Änderungen einsehen (wer hat was wann geändert).	„Show the recent change history for our feature flags.”
`feature_flag_experiment_results_get`	Statistische Ergebnisse für jedes an die Experimentier-Regel eines Flags angehängte Ziel abrufen.	„Get the experiment results for the rule on `new_search`.”

Regeln, Variationen und Variablen

Gestalten Sie, wie ein Flag den Nutzern Werte ausliefert: Fügen Sie Auslieferungs- und Experimentierregeln hinzu und definieren Sie die Variationen und typisierten Variablen, die es bereitstellt.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`feature_flag_rule_targeted_create`	Eine gezielte Auslieferungsregel hinzufügen: Eine Variation an einen Prozentsatz des Traffics ausliefern, mit optionaler Terminierung.	„Roll `new_search` out to 20% in production.”
`feature_flag_rule_progressive_create`	Eine progressive Auslieferungsregel hinzufügen, die die Exposition einer Variation in festen Schritten erhöht, für einen schrittweisen Rollout ohne statistischen Vergleich.	„Roll `new_search` out in production from 5% to 100%, adding 10% every day.”
`feature_flag_rule_experimentation_create`	Eine A/B-Experimentier-Regel hinzufügen, die den Traffic mit statistischer Erfassung auf Variationen aufteilt.	„A/B test `off` vs `on` 50/50 on `new_search`.”
`feature_flag_variation_create`	Einem Flag eine benutzerdefinierte Variation (einen benannten Zustand der Funktion) hinzufügen.	„Add a `variant_a` variation to `new_search`.”
`feature_flag_variable_create`	Eine typisierte Variable (BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS, ENUM) mit einem Standardwert definieren.	„Add a STRING variable `label` defaulting to `Search`.”
`feature_flag_variation_variable_set`	Den Wert einer Variablen für eine bestimmte Variation überschreiben.	„Set `label` to `Find` on `variant_a`.”

Ziele

Die Konversionsziele erstellen und pflegen, die von Experimenten und Flags verwendet werden.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`goal_list`	Ziele einer Website durchsuchen, mit Nutzungszahlen über Experimente, Flags und Personalisierungen.	„List goals for site `d1alzzxd7k`.”
`goal_get`	Die Typkonfiguration, Tags und Nutzungszahlen eines Ziels inspizieren.	„Show goal `271552`.”
`goal_search`	Ein Ziel über einen Teilstring seines Namens finden.	„Search goals for `checkout`.”
`goal_create`	Ein Ziel beliebigen Typs erstellen (URL, CLICK, SCROLL, PAGE_VIEWS, TIME_SPENT, CUSTOM und mehr).	„Create a URL goal that matches `/thank-you`.”
`goal_update`	Name, Beschreibung, Tags, Tracking-Tools oder die Einstellung für mehrfache Konversionen eines Ziels bearbeiten.	„Rename goal `271552` to `Signup complete`.”
`goal_update_type`	Den Typ eines Ziels wechseln und seine typspezifische Konfiguration ersetzen (Tags bleiben erhalten).	„Change goal `271552` to a CLICK goal.”
`goal_delete`	Ein Ziel dauerhaft löschen.	„Delete goal `271552`.”

Sites

Entdecken Sie die Projekte, auf die Sie Zugriff haben. Die meisten anderen Tools benötigen einen Site-Code, daher beginnen Sie hier.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`site_list`	Die Sites (Projekte) auflisten, auf die Sie Zugriff haben, mit Code, Name und Tracking-Status jeder Site.	„List the available Kameleoon sites.”

Segmente

Die Zielgruppen, die Sie ansprechen, definieren und inspizieren.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`segment_list`	Segmente einer Website durchsuchen, mit Nutzungszahlen.	„List segments for site `d1alzzxd7k`.”
`segment_get`	Den Bedingungsbaum eines Segments inspizieren (rohes JSON plus eine menschenlesbare Zusammenfassung).	„Show segment `200604`.”
`segment_create`	Ein Zielgruppensegment aus einem Bedingungsbaum erstellen (Geolokalisierung, Gerät, Browser, benutzerdefinierte Daten und mehr). Ein Bedingungsbaum hat höchstens zwei Ebenen.	„Create a segment for desktop visitors in France.”
`segment_update`	Den Namen, die Beschreibung oder die Bedingungen eines Segments ändern. Jede Kampagne, die das Segment verwendet, richtet sich sofort an die neue Zielgruppe. Das Ändern der Bedingungen eines Segments, das von etwas anderem als Draft-Experimenten verwendet wird, erfordert eine Bestätigung.	„Add Belgium to segment `200604`.“
`segment_delete`	Ein Segment löschen. Standardmäßig blockiert, wenn das Segment verwendet wird (mit force überschreiben).	„Delete segment `200604`.”

Segmentbedingungen haben höchstens zwei Ebenen: Gruppen von Bedingungen, die durch ein übergeordnetes AND oder OR verbunden sind. Das Tool lehnt einen tieferen Bedingungsbaum mit einer Erklärung ab, statt ihn abzuflachen, weil Abflachen die Zielgruppe ausweiten kann. Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, den Baum auf zwei Ebenen umzuschreiben.

Trigger

Legen Sie fest, wann eine Kampagne ausgelöst wird. Ein Trigger gibt den Zeitpunkt an (wenn ein Besucher eine Seite erreicht, ein Ereignis eintritt oder die Anzahl der Besuche eine festgelegte Zahl überschreitet), und ein Segment gibt an, für wen. Die Targeting-Regel eines Experiments kombiniert jeweils einen Trigger und ein Segment.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`trigger_list`	Gespeicherte Trigger einer Website durchsuchen, optional nach Name filtern.	„List triggers for site `d1alzzxd7k`.“
`trigger_get`	Die Bedingungen eines Triggers inspizieren und die Kampagnen, die auf ihn verweisen.	„Show trigger `300118`.“
`trigger_create`	Einen gespeicherten Trigger aus Bedingungen erstellen, die einen Zeitpunkt beschreiben, etwa eine Seiten-URL oder einen Seitentitel, eine Landingpage, einen Referrer, die Traffic-Quelle, Seitenaufrufe, Besuche, den Wochentag, einen Zeitraum, benutzerdefinierte Daten, ein Cookie oder ein Ereignis. Besuchermerkmale wie Gerät oder Standort gehören in ein Segment. Ein neuer Trigger wirkt sich erst auf den Live-Traffic aus, wenn Sie ihn an ein Experiment binden.	„Create a trigger on site `d1alzzxd7k` that fires on `/pricing`.“
`trigger_update`	Den Namen, die Beschreibung oder die Bedingungen eines Triggers ändern. Ändern Sie die Bedingungen eines Triggers, der von einem anderen Element als einem Draft-Experiment verwendet wird, zeigt das Tool zuerst eine Vorschau an und wendet die Änderung erst nach Ihrer Bestätigung an.	„Rename trigger `300118` to `Pricing page`.“
`trigger_delete`	Einen Trigger dauerhaft löschen. Einen verwendeten Trigger können Sie nur löschen, wenn `force` auf true gesetzt ist, und niemals, solange eine Live-Kampagne ihn verwendet.	„Delete trigger `300118`.“

Trigger-Bedingungen akzeptieren Seiten-, Besuchs-, Zeit- und Ereignistypen, zum Beispiel PAGE_URL, VISITS, TIME_RANGE und EVENT. Besucherattribute wie DEVICE_TYPE, GEOLOCATION und BROWSER gehören in ein Segment, und Trigger lehnen sie ab. Sie können Trigger, die Kameleoon für die Targeting-Regel eines Experiments erstellt, mit diesen Tools nicht bearbeiten. Verwenden Sie dafür targeting_rule_update.

Targeting-Regeln

Binden Sie ein Segment (wer ein Experiment sieht) und einen Trigger (wann er ausgelöst wird) an ein Experiment.

Tool	Beschreibung	Beispiel-Prompt
`targeting_rule_list`	Targeting-Regeln einer Site auflisten.	„List targeting rules for site `d1alzzxd7k`.”
`targeting_rule_get`	Eine einzelne Targeting-Regel inspizieren (Segment, Konfiguration, Trigger und zugehöriges Experiment).	„Show targeting rule `118605`.”
`targeting_rule_update`	Das Segment oder den Trigger ändern, das bzw. der ein Experiment anspricht, sowie seine Konfiguration. Nur die übergebenen Felder werden geändert. Das Tool lehnt ungültige Konfigurationen ohne Schreibvorgang ab.	„Target experiment `149640` to segment `200604`.”
`targeting_rule_create`	Eine Targeting-Regel zu einem Experiment hinzufügen, das noch keine hat. Mit `experiment_create` erstellte Experimente haben bereits eine Targeting-Regel, daher verwenden Sie dafür `targeting_rule_update`.	Keine

Claude Code-Integration

Schritt 1: Den Server registrieren

Um den Server für Ihr Benutzerprofil zu registrieren (sodass er in allen Projekten verfügbar ist), öffnen Sie ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:

claude mcp add --scope user kameleoon -- npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 --static-oauth-client-metadata '{ "scope": "openid" }'

Um den Server nur für das aktuelle Projekt zu registrieren (was Ihrem Repository eine .mcp.json-Datei für das Teilen im Team hinzufügt), führen Sie aus:

claude mcp add kameleoon -- npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 --static-oauth-client-metadata '{ "scope": "openid" }'

Überprüfen Sie, ob Claude den Server hinzugefügt hat:

claude mcp list

Erwartete Ausgabe: kameleoon: ... - ✗ Failed to connect (Eine fehlgeschlagene Verbindung ist hier normal, da Sie die Authentifizierung noch nicht abgeschlossen haben.)

Schritt 2: OAuth-Authentifizierung abschließen

Lösen Sie im selben Terminal den Anmeldevorgang aus:

npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 --static-oauth-client-metadata '{ "scope": "openid" }'

Der Befehl öffnet automatisch einen Browser-Tab. Falls nicht, kopieren Sie die im Terminal ausgegebene URL und öffnen Sie sie manuell.
Melden Sie sich bei Ihrem Kameleoon-Konto an.
Klicken Sie auf Authorize.
Wenn der Browser eine Erfolgsmeldung anzeigt, drücken Sie Ctrl+C in Ihrem Terminal.

Überprüfen Sie die Verbindung:

claude mcp list

Erwartete Ausgabe: kameleoon: ... - ✓ Connected

Schritt 3: Eine neue Claude Code-Sitzung starten

Claude Code stellt Tools von neu hinzugefügten MCP-Servern nur in Sitzungen zur Verfügung, die Sie nach der Registrierung des Servers starten. Schließen Sie Ihr aktuelles Claude Code-Chatfenster und öffnen Sie ein neues.

Schritt 4: Die Verbindung überprüfen

Probieren Sie in einer neuen Claude Code-Unterhaltung die folgenden Prompts aus:

„List the Kameleoon feature flags.”
„What experiments are active on site X?”
„Show the status of experiment Y.”
„Show the code for variation 1 of experiment Z.”

Claude-Fehlerbehebung

Symptom	Ursache	Lösung
Der Browser öffnet sich nicht.	Auto-Start fehlgeschlagen.	Kopieren Sie die URL aus dem Terminal und öffnen Sie sie manuell.
Verbindung auf Port 35535 verweigert.	Port wird verwendet.	Führen Sie `netstat -ano \| findstr :35535` aus, beenden Sie den Prozess und versuchen Sie es erneut.
Verbindung nach OAuth fehlgeschlagen.	Token wurde nicht beibehalten.	Führen Sie den Befehl aus Schritt 2 erneut aus, um Ihr Token zu aktualisieren.
Tools sind in Claude nicht sichtbar.	Die Sitzung wurde vor dem Hinzufügen des Servers gestartet.	Starten Sie eine neue Claude Code-Unterhaltung.
Ein neueres Tool, etwa `experiment_update` oder `trigger_list`, fehlt in der Tool-Liste.	Der Client behält die Tool-Liste bei, die er geladen hat, bevor diese Tools veröffentlicht wurden.	Verbinden Sie den Server erneut. In Claude.ai gehen Sie zu Settings > Connectors und verbinden Kameleoon erneut. In Claude Code führen Sie `/mcp` aus und wählen Reconnect.
Schlüssel `mcpServers` in `settings.json` abgelehnt.	Falsche Datei; Claude Code verwendet diesen Schlüssel nicht.	Verwenden Sie stattdessen den Befehl `claude mcp add`.
Authentifizierungsfehler nach langer Zeit.	OAuth-Token abgelaufen.	Führen Sie den Befehl aus Schritt 2 erneut aus.

Antigravity-Integration

Schnellkonfiguration

Fügen Sie den folgenden Self-Starter-Prompt direkt in Ihren Antigravity-Chat ein, um sich automatisch zu verbinden:

Connect to the Kameleoon MCP production server. The endpoint is https://mcp.kameleoon.com/mcp, using mcp-remote@0.1.37 on port 35535 with the openid scope. Authenticate by running the npx mcp-remote command to trigger my browser, then verify the connection.

Manuelle Konfiguration

Bearbeiten Sie die Konfigurationsdatei unter ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json und fügen Sie den folgenden JSON-Block hinzu:

"kameleoon": {
  "command": "npx",
  "args": [
    "-y",
    "mcp-remote@0.1.37",
    "https://mcp.kameleoon.com/mcp",
    "35535",
    "--static-oauth-client-metadata",
    "{ \"scope\": \"openid\" }"
  ]
}

Codex-Integration

Schnellkonfiguration

Fügen Sie den folgenden Self-Starter-Prompt in Ihren Codex-Chat ein:

Configure the Kameleoon MCP server at https://mcp.kameleoon.com/mcp. Use port 35535 for callback. Once configured, run the login command to trigger my browser and then list my feature flags.

Manuelle Konfiguration

Fügen Sie den folgenden Block zu ~/.codex/config.toml hinzu. Erstellen Sie die Datei, falls sie nicht existiert:

[mcp_servers.kameleoon]
command = "npx"
args = ["-y", "mcp-remote@0.1.37", "https://mcp.kameleoon.com/mcp",
        "35535", "--static-oauth-client-metadata",
        "{ \"scope\": \"openid\" }"]

Die Verbindung authentifizieren

Der Kameleoon MCP Server verwendet OAuth. Führen Sie den folgenden Befehl in Ihrem Terminal aus, um den Autorisierungsfluss zu starten:

npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 \
  --static-oauth-client-metadata '{ "scope": "openid" }'

Erwartetes Verhalten:

Der Browser öffnet automatisch ein Fenster.
Klicken Sie auf der Kameleoon-Anmeldeseite auf Authorize.
Kameleoon schließt den lokalen Callback auf Port 35535 ab.
Das Terminal bestätigt, dass sich der Proxy erfolgreich verbunden hat.

Eine erfolgreiche Verbindung gibt Text wie den folgenden aus:

Connected to remote server using StreamableHTTPClientTransport
Local STDIO server running
Proxy established successfully between local STDIO and remote StreamableHTTPClientTransport

Tool-Operationen überprüfen

Nach der Authentifizierung führen Sie die folgenden Prüfungen aus, um zu bestätigen, dass die Tools wie erwartet funktionieren:

Verfügbare Tools auflisten: Bestätigen Sie, dass tools/list erfolgreich ist und die Kameleoon-Tools zurückgibt. Stellen Sie sicher, dass die Ausgabe die in der Tool-Tabelle aufgeführten Tools enthält, wie experiment_code_get, feature_flag_list und feature_flag_create.
Feature Flags abrufen: Führen Sie feature_flag_list(siteCode = "d1alzzxd7k") aus. Eine erfolgreiche Antwort gibt eine Liste der Feature Flags für die angegebene Website zurück.
Experimentergebnisse abrufen: Führen Sie experiment_results_get(experimentId = 149640) aus. Eine erfolgreiche Antwort enthält den Experimentnamen, den Sitecode, den Typ und den Status.

Cursor-Integration

Cursor integriert MCP-Tools direkt in die IDE-Chat-Seitenleiste, wodurch sie während des Codierens verfügbar sind.

Option 1: Über die Cursor-UI konfigurieren (empfohlen)

Öffnen Sie die Cursor-Einstellungen (Cmd+Shift+J unter macOS, Ctrl+Shift+J unter Windows/Linux).
Navigieren Sie zu Features > MCP Servers > + Add New MCP Server.
Setzen Sie den Name auf kameleoon.
Setzen Sie den Type auf command.

Geben Sie die folgende Zeichenfolge als Command ein:

npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 --static-oauth-client-metadata '{ "scope": "openid" }'

Speichern Sie die Konfiguration.

Option 2: Über mcp.json konfigurieren (fortgeschritten)

Öffnen Sie ~/.cursor/mcp.json (erstellen Sie die Datei, falls sie nicht existiert) und fügen Sie den folgenden Eintrag zum Objekt mcpServers hinzu:

{
  "mcpServers": {
    "kameleoon": {
      "command": "bash",
      "args": [
        "-lc",
        "npx -y mcp-remote@0.1.37 https://mcp.kameleoon.com/mcp 35535 --static-oauth-client-metadata '{ \"scope\": \"openid\" }'"
      ]
    }
  }
}

Starten Sie Cursor neu, nachdem Sie die Datei manuell bearbeitet haben.

Beispiel-Prompts für Entwickler-Workflows

Nachdem Sie den Kameleoon MCP Server verbunden haben, verwenden Sie Prompts wie die folgenden in Ihrer IDE:

„List the Kameleoon MCP tools available in this session.”
„Show all feature flags for site code d1alzzxd7k.”
„Get the details for feature flag new_search on site d1alzzxd7k.”
„Fetch experiment results for experiment 149640 and summarize the current status.”
„Pull the variation code for experiment <experimentId> and variation <variationId>.”

Für fortgeschrittenere Workflows versuchen Sie die folgenden Prompts:

„Inspect feature flag new_search for site d1alzzxd7k and explain what environments and variations it has.”
„Summarize experiment 149640 for an engineer. Include status, site code, winner state, and whether any variation data is available.”
„List the active feature flags for site d1alzzxd7k and point out any flags that look like stale candidates.”
„Retrieve the code for variation <variationId> in experiment <experimentId> and explain what frontend behavior it changes.”
„Create a new feature flag named <name> with key <featureKey> for site d1alzzxd7k.”
„Turn on feature flag <featureKey> in the staging environment for site d1alzzxd7k.”
„Turn off feature flag <featureKey> in the production environment for site d1alzzxd7k.”

Fortgeschrittener Workflow: End-to-End-Automatisierung

transpose_winning_experiment deckt die Gewinnerprüfung und das Abrufen des Codes in einem einzigen Aufruf ab, doch die Umwandlung dieses Codes und das anschließende Ausrollen profitieren weiterhin von einem expliziten System-Prompt. Das folgende Beispiel richtet sich an React-Anwendungen und weist den KI-Agenten an, das Tool aufzurufen und anschließend den Implementierungslebenszyklus abzuschließen: den Code umwandeln, ihn hinter einem neuen Feature Flag kapseln und ausrollen, alles über die MCP-Tools. Fügen Sie den folgenden Prompt in Ihren KI-Assistenten ein:

You are integrating a Kameleoon A/B experiment into a production codebase by converting a Kameleoon PBX variation into maintainable native React code.

**Context**

- Experiment ID: 373001
- Mode: strict_winner_only (default) or manual_variation_conversion (Fallback variation: 1266752)

**Rules**

- Inspect the repo first and follow existing conventions (structure, styling, routing, tests, feature flags).
- Do not copy experiment code directly. Re-implement using idiomatic React (components, hooks, state).
- Do not keep experiment-specific logic (IDs, Kameleoon APIs) in production code.
- Prefer existing feature flag systems for rollout. Use the Kameleoon MCP feature-flag tools to create and gate the flag.
- Avoid DOM manipulation (no querySelector calls, MutationObserver instances, or similar direct DOM APIs).
- Do not add new dependencies unless necessary.
- Do not modify the source experiment's lifecycle (do not stop or delete it) unless explicitly asked.
- Be explicit if something is unclear.

**Workflow steps**

1. Call transpose_winning_experiment with the experiment ID and mode, and follow its returned instructions.
2. Convert the returned code to React (convert JS code to React components/hooks, and CSS code to the project styling system).
3. Create a feature flag "pbx-winning-experiment-373001" (feature_flag_create). If the implementation needs more than a simple on/off, add variations and typed variables (feature_flag_variation_create, feature_flag_variable_create, feature_flag_variation_variable_set), then gate the converted code behind the flag.
4. Roll out and validate: add a delivery rule (feature_flag_rule_targeted_create for a staged percentage rollout, or feature_flag_rule_experimentation_create to keep measuring), enable the flag in the target environment (feature_flag_enable), and confirm the final configuration with feature_flag_get.

Referenz der Tool-Parameter

Verwenden Sie die genauen Tool- und Parameternamen, die von tools/list zurückgegeben werden. Das aktive MCP-Schema unterstützt die folgenden Parameter.

Experimente

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`experiment_list`	Keine	`siteCode`, `filterQuery`, `status` (einer oder mehrere von `active`, `deviated`, `draft`, `paused`, `scheduled`, `stopped`, `used_as_personalization`; Experimente im Status running entsprechen `active` und `deviated`), `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`experiment_get`	`experimentId`	Keine
`experiment_code_get`	`experimentId`, `variationId`	Keine
`experiment_results_get`	`experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` standardmäßig, oder `VISITS`), `includeRawReport`
`experiment_create`	`payload` (`siteCode`, `name`, `type`, `baseURL`)	`payload`: `mainGoalId`, `goals`, `tags`, `description`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `trafficAllocationMethod`, `collectingDataEnabled`, `multipleTestingCorrection`, `executeCodeForReference`
`experiment_duplicate`	`experimentId`	Keine
`experiment_variation_create`	`experimentId`, `name`	`jsCode`, `cssCode`, `customJson` (JSON-Zeichenfolge), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (`type` erforderlich; `url` für `GLOBAL_REDIRECTION`; `parameters` für `PARAMETER_REDIRECTION`; `includeQueryParameters`, Standard `false`), `confirm` (erforderlich, wenn das Experiment kein Entwurf ist)
`experiment_variation_update`	`variationId`	`experimentId` (das Tool lehnt den Aufruf ab, wenn es nicht zum Experiment der Variation passt), `name`, `jsCode`, `cssCode` (ein leerer String leert das Feld), `customJson` (JSON-Zeichenfolge), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (ersetzt die vorhandenen Weiterleitungseinstellungen; `type` erforderlich), `confirm` (erforderlich, wenn das Experiment kein Entwurf ist)
`experiment_update`	`experimentId`	`name`, `description` (ein leerer Wert behält die aktuelle Beschreibung bei), `baseURL` (eine absolute `http`- oder `https`-URL), `tags` und `goals` (ersetzen jeweils die gesamte Liste), `mainGoalId`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `globalScript` (ein leerer String leert das Feld), `collectingDataEnabled`, `executeCodeForReference`, `multipleTestingCorrection`, `trafficAllocationMethod` (nicht, solange das Experiment Traffic erhält oder nachdem es im Status stopped ist), `confirm` (erforderlich, wenn das Experiment kein Draft ist)
`experiment_traffic_allocation_set`	`experimentId`, `originPercentage` (0 bis 100), `variationAllocations` (ein Eintrag für jede Variation, jeweils mit `variationId` und `percentage`; die Summe mit `originPercentage` darf 100 nicht überschreiten)	`respool` (Standard `false`), `confirm` (erforderlich für Experimente im Status scheduled und paused)
`experiment_lifecycle_update`	`experimentId`, `status`	`confirm` (erforderlich für `stopped` und `deleted`), `reason`
`transpose_winning_experiment`	`experimentId`	`mode` (`strict_winner_only` standardmäßig, oder `manual_variation_conversion`), `fallbackVariationId` (erforderlich, wenn `mode` `manual_variation_conversion` ist), `targetFeatureKey` (standardmäßig `pbx-winning-experiment-<experimentId>`)

experiment_create akzeptiert MVT und SDK_HYBRID als gültige type-Werte, aber keiner von beiden lässt sich über dieses Tool tatsächlich erstellen. MVT schlägt immer fehl, da die API bei der Erstellung mvtVariations (Sections und Variationen) erfordert und kein MCP-Tool dieses Feld bereitstellt. SDK_HYBRID schlägt immer mit einem Fehler „Incorrect Experiments type” fehl, unabhängig vom gesendeten Payload. AI, CLASSIC, DEVELOPER und PROMPT lassen sich alle erfolgreich erstellen. Um ein Multivariate Test-Experiment zu erstellen, rufen Sie die Automation API direkt auf und folgen Sie den Schritten unter Ein Multivariate Test-Experiment erstellen.

Die Variations-Tools unterstützen keine stopped Experimente, keine MVT-Experimente und keine Feature-Flag-Experimente. Für Feature-Flag-Variationen verwenden Sie feature_flag_variation_create. Den Traffic-Anteil eines Experiments im Status running oder eines Experiments, das eine Bandit-Traffic-Zuweisungsmethode verwendet, können Sie über den MCP Server nicht ändern.

Feature Flags

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`feature_flag_list`	Keine	`siteCode`, `filterQuery`, `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`feature_flag_get`	`featureKey`, `siteCode`	`environmentKey` (`*` für alle Umgebungen)
`feature_flag_create`	`siteCode`, `featureKey`, `name`	`description`
`feature_flag_duplicate`	`featureKey`, `siteCode`	Keine
`feature_flag_delete`	`featureKey`, `siteCode`	`confirm` (erforderlich, um die Änderung anzuwenden)
`feature_flag_enable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (erforderlich, um die Änderung anzuwenden)
`feature_flag_disable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (erforderlich, um die Änderung anzuwenden)
`feature_flag_activity_logs_get`	Keine	`type`, `sortKey` (`timestamp`), `sortOrder`, `page`, `perPage`
`feature_flag_experiment_results_get`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`, `experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` standardmäßig, oder `VISITS`), `includeRawReport`

Regeln, Variationen und Variablen

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`feature_flag_rule_targeted_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (erforderlich, wenn das Flag in der Umgebung bereits aktiviert ist)
`feature_flag_rule_progressive_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `startExposition`, `stopExposition`, `increaseBy`, `frequencyValue`, `frequencyUnit` (`MINUTES`, `HOURS` oder `DAYS`), `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (erforderlich, wenn das Flag in der Umgebung bereits aktiviert ist)
`feature_flag_rule_experimentation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `controlVariationKey`, `trafficAllocations`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (erforderlich, wenn das Flag in der Umgebung bereits aktiviert ist)
`feature_flag_variation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variationName`	Keine
`feature_flag_variable_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variableKey`, `variableType`, `defaultValue`	Keine
`feature_flag_variation_variable_set`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variableKey`, `value`	Keine

Ziele

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`goal_list`	Keine	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_get`	`goalId`	Keine
`goal_search`	`query`	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_create`	`payload` (`name`, `siteCode`, `type`, `hasMultipleConversions`)	`payload`: typspezifische Parameter (`matchString`, `matchType`, `scrollType`, `scrollValue`, `timeSeconds`, `pageViews`, `url`, `jsCode`), `tags`, `description`, `status`, `trackingTools`
`goal_update`	`goalId`	`name`, `description`, `tags`, `trackingTools`, `hasMultipleConversions`
`goal_update_type`	`goalId`, `type`	typspezifische Parameter
`goal_delete`	`goalId`	Keine

Sites

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`site_list`	Keine	Keine

Segmente

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`segment_list`	Keine	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`segment_get`	`segmentId`	Keine
`segment_create`	`name`, `siteCode`	`conditionDataTree`, `description`
`segment_update`	`segmentId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (ersetzt den gesamten Baum), `confirm` (erforderlich, wenn sich die Bedingungen eines Segments ändern, das von einem anderen Element als einem Draft-Experiment verwendet wird)
`segment_delete`	`segmentId`	`force`

Trigger

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`trigger_list`	Keine	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`trigger_get`	`triggerId`	Keine
`trigger_create`	`name`, `siteCode`, `conditionDataTree`	`description`, `audienceTracking` (Standard `false`)
`trigger_update`	`triggerId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (ersetzt den gesamten Baum), `confirm` (erforderlich, wenn sich die Bedingungen eines Triggers ändern, der von einem anderen Element als einem Draft-Experiment verwendet wird)
`trigger_delete`	`triggerId`	`force` (Standard `false`)

Um einen gespeicherten Trigger an ein Experiment zu binden, rufen Sie targeting_rule_update mit triggerConfiguration auf, das auf SAVED_TEMPLATE gesetzt ist, und setzen targetingConfigurationParam auf die Trigger-ID.

Targeting-Regeln

Tool	Erforderliche Parameter	Optionale Parameter
`targeting_rule_list`	Keine	`siteCode`, `page`, `perPage`
`targeting_rule_get`	`targetingRuleId`	Keine
`targeting_rule_update`	`experimentId`	`targetingRuleId` (optional; wenn angegeben, muss die Regel dem Experiment gehören), `segmentId`, `segmentConfiguration` (`ALL_VISITORS` entfernt das Segment), `triggerId`, `triggerConfiguration`, `targetingConfigurationParam`, `confirm` (erforderlich, wenn das Experiment kein Draft ist)
`targeting_rule_create`	`segmentConfiguration`, `siteCode`, `experimentId`	`segmentId`, `triggerConfiguration`, `triggerId`, `targetingConfigurationParam`

Zulässige Enum-Werte: experiment_lifecycle_update.status ist started, resumed, paused, stopped oder deleted. Experiment-type ist AI, CLASSIC, DEVELOPER, MVT, PROMPT oder SDK_HYBRID. Ziel-type ist CLICK, CUSTOM, SCROLL, PAGE_VIEWS, URL, TIME_SPENT, RETENTION_RATE, WAREHOUSE oder RATIO_METRICS. variableType ist BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS oder ENUM. trafficAllocations ist ein durch Kommas getrennter String aus variationKey:percentage, der in Summe 100 ergibt (zum Beispiel off:50,on:50). releaseDateTime ist ein ISO-8601-Datetime-Wert in lokaler Zeit ohne Offset (zum Beispiel 2026-07-01T09:00:00), und timeZone ist eine IANA-Zeitzone (zum Beispiel Europe/Paris oder UTC). trafficAllocationMethod ist MANUAL (Standard), MULTI_ARMED_BANDIT oder CONTEXTUAL_BANDIT. frequencyUnit ist MINUTES, HOURS oder DAYS. audienceBasis ist VISITORS (Standard) oder VISITS. segmentConfiguration ist ALL_VISITORS, AUTOPROMO_AUTODEFINED, GRAPHICAL_PAGES, HEAT_SLICE, PAGE, SAVED_TEMPLATE, SITE oder URL, und triggerConfiguration nimmt dieselben Werte außer ALL_VISITORS. Der Eingabewert targetingConfigurationParam ist eine ID eines gespeicherten Triggers für SAVED_TEMPLATE, eine Segment-ID für HEAT_SLICE, eine vollständige URL für PAGE oder ein URL-Fragment für URL.

Für umgebungsspezifische Abfragen übergeben Sie environmentKey = "production" oder environmentKey = "staging", wo environmentKey unterstützt wird.

Tipps für Prompts

Geben Sie den Sitecode an, wenn Sie mit Feature Flags arbeiten.
Geben Sie die Experiment-ID an, wenn Sie Experimente oder Experimentergebnisse abfragen.
Geben Sie sowohl experimentId als auch variationId an, wenn Sie Variationscode anfordern.
Benennen Sie die Zielumgebung explizit, wenn Sie den Agenten bitten, ein Feature Flag zu aktivieren oder zu deaktivieren.
Fordern Sie eine Zusammenfassung in einfacher Sprache an, wenn Ihr KI-Agent die MCP-Antwort interpretieren soll, anstatt nur die Rohdaten abzurufen.

Allgemeine Fehlerbehebung

Port 35535 ist bereits belegt

Falls die Authentifizierung mit einem EADDRINUSE-Fehler fehlschlägt, lauscht bereits ein anderer Prozess auf dem OAuth-Callback-Port.

Ursache: Ein veralteter mcp-remote-Prozess bleibt von einem früheren Authentifizierungsversuch aktiv.
Lösung: Beenden Sie den veralteten Prozess, der Port 35535 verwendet, und führen Sie den OAuth-Befehl erneut aus.

Der MCP-Server erscheint nicht im Codex-Chat

Codex lädt neu hinzugefügte MCP-Server möglicherweise nicht im laufenden Thread neu.

Lösung: Aktualisieren Sie Codex oder starten Sie eine neue Sitzung, nachdem Sie config.toml aktualisiert haben.

Der Browser-Flow schließt nicht ab

Falls sich das OAuth-Browserfenster öffnet, schließen Sie die Autorisierung jedoch nicht ab:

Bestätigen Sie, dass Sie auf der Kameleoon-Anmeldeseite auf die Schaltfläche Authorize geklickt haben.
Überprüfen Sie, ob Ihre Browser- oder Systemeinstellungen localhost-Callbacks nicht blockieren.
Öffnen Sie die Callback-URL manuell, falls Ihr Browser sie nicht automatisch startet.

Ein Tool gibt BLOCKED zurück, statt die Änderung vorzunehmen

Tools, die den Live-Traffic ändern, geben bis zu Ihrer Bestätigung eine Vorschau mit dem Status BLOCKED zurück. Dieser Status ist kein Fehler.

Lösung: Lesen Sie die Vorschau. Wenn die Änderung wie gewünscht ist, bitten Sie Ihren KI-Assistenten, den Aufruf mit confirm auf true gesetzt zu wiederholen. Für segment_delete und trigger_delete verwenden Sie stattdessen force.

Headless- oder Remote-Agenten können sich nicht authentifizieren

Remote- oder Headless-Agenten (wie cloudgehostetes Codex) können den browserbasierten Autorisierungsschritt nicht abschließen.

Lösung: Verwenden Sie stattdessen eine Desktop-Version Ihres Tools.

Befehl npx nicht gefunden

Falls der Befehl mit einem „not found”-Fehler fehlschlägt, stellen Sie sicher, dass npx in Ihrem System-PATH verfügbar ist. Node.js-Versionen 8.2 und neuer enthalten standardmäßig npx.

Tutorials

​Den Server dort einrichten, wo Sie entwickeln

​Funktionen

​Variationen mit eigenem Code erstellen

​Experimente, Segmente und Trigger bearbeiten

​Der primäre Workflow: Vom gewinnenden Experiment zur Produktion

​Token-Verbrauch und Überlegungen zur Plan-Wahl

​Verfügbare Tools

​Experimente

​Feature Flags

​Regeln, Variationen und Variablen

​Ziele

​Sites

​Segmente

​Trigger

​Targeting-Regeln

​Claude Code-Integration

​Schritt 1: Den Server registrieren

​Schritt 2: OAuth-Authentifizierung abschließen

​Schritt 3: Eine neue Claude Code-Sitzung starten

​Schritt 4: Die Verbindung überprüfen

​Claude-Fehlerbehebung

​Antigravity-Integration

​Schnellkonfiguration

​Manuelle Konfiguration

​Codex-Integration

​Schnellkonfiguration

​Manuelle Konfiguration

​Die Verbindung authentifizieren

​Tool-Operationen überprüfen

​Cursor-Integration

​Option 1: Über die Cursor-UI konfigurieren (empfohlen)

​Option 2: Über mcp.json konfigurieren (fortgeschritten)

​Beispiel-Prompts für Entwickler-Workflows

​Fortgeschrittener Workflow: End-to-End-Automatisierung

​Referenz der Tool-Parameter

​Experimente

​Feature Flags

​Regeln, Variationen und Variablen

​Ziele

​Sites

​Segmente

​Trigger

​Targeting-Regeln

​Tipps für Prompts

​Allgemeine Fehlerbehebung

​Port 35535 ist bereits belegt

​Der MCP-Server erscheint nicht im Codex-Chat

​Der Browser-Flow schließt nicht ab

​Ein Tool gibt BLOCKED zurück, statt die Änderung vorzunehmen

​Headless- oder Remote-Agenten können sich nicht authentifizieren

​Befehl npx nicht gefunden

Den Server dort einrichten, wo Sie entwickeln

Funktionen

Variationen mit eigenem Code erstellen

Experimente, Segmente und Trigger bearbeiten

Der primäre Workflow: Vom gewinnenden Experiment zur Produktion

Token-Verbrauch und Überlegungen zur Plan-Wahl

Verfügbare Tools

Experimente

Feature Flags

Regeln, Variationen und Variablen

Ziele

Sites

Segmente

Trigger

Targeting-Regeln

Claude Code-Integration

Schritt 1: Den Server registrieren

Schritt 2: OAuth-Authentifizierung abschließen

Schritt 3: Eine neue Claude Code-Sitzung starten

Schritt 4: Die Verbindung überprüfen

Claude-Fehlerbehebung

Antigravity-Integration

Schnellkonfiguration

Manuelle Konfiguration

Codex-Integration

Schnellkonfiguration

Manuelle Konfiguration

Die Verbindung authentifizieren

Tool-Operationen überprüfen

Cursor-Integration

Option 1: Über die Cursor-UI konfigurieren (empfohlen)

Option 2: Über mcp.json konfigurieren (fortgeschritten)

Beispiel-Prompts für Entwickler-Workflows

Fortgeschrittener Workflow: End-to-End-Automatisierung

Referenz der Tool-Parameter

Experimente

Feature Flags

Regeln, Variationen und Variablen

Ziele

Sites

Segmente

Trigger

Targeting-Regeln

Tipps für Prompts

Allgemeine Fehlerbehebung

Port 35535 ist bereits belegt

Der MCP-Server erscheint nicht im Codex-Chat

Der Browser-Flow schließt nicht ab

Ein Tool gibt BLOCKED zurück, statt die Änderung vorzunehmen

Headless- oder Remote-Agenten können sich nicht authentifizieren

Befehl npx nicht gefunden