Servidor MCP de Kameleoon - Kameleoon Documentation

El servidor Model Context Protocol (MCP) de Kameleoon conecta los asistentes de codificación con IA directamente a su proyecto de Kameleoon, habilitando flujos de trabajo agénticos para experimentos y feature flags. Más allá de leer configuraciones y extraer código de variaciones, su asistente de IA puede crear y gestionar experimentos, feature flags, objetivos, segmentos, triggers y reglas de targeting, así como ejecutar el ciclo de vida completo del rollout, todo desde su entorno de desarrollo. Registre y autentique el servidor para automatizar su ciclo de vida de implementación, desde una variación ganadora hasta un rollout a producción protegido por flags.

Configure el servidor donde desarrolla

Seleccione su asistente de codificación con IA para obtener un prompt de configuración listo para pegar.

Estas mismas herramientas están integradas en Kai, el asistente de IA integrado en la aplicación de Kameleoon, sin necesidad de un paso de conexión independiente. Utilice los prompts de configuración para su asistente de codificación con IA cuando quiera que actúe en su proyecto de Kameleoon desde su IDE.

Si desea utilizar estas herramientas desde el chat de Claude o ChatGPT (en la versión web o de escritorio) en lugar de un IDE, consulte Conectar Kameleoon a Claude y ChatGPT.

Funcionalidades

Tras conectar el servidor, su agente de IA puede interactuar con Kameleoon para:

Descubrir e inspeccionar experimentos, feature flags, objetivos, segmentos, triggers y reglas de targeting.
Crear experimentos de extremo a extremo: crear, duplicar, editar su configuración y reparto de tráfico, añadir variaciones con su propio código y ejecutar el ciclo de vida completo (iniciar, pausar, reanudar, detener, eliminar).
Gestionar feature flags: crear, duplicar, eliminar, alternar por entorno y revisar el historial de cambios.
Configurar la entrega de los flags: añadir reglas de targeting y de experimentación, variaciones personalizadas y variables tipadas.
Crear y mantener objetivos, segmentos de audiencia y triggers, y definir el segmento y el trigger de un experimento.
Analizar los resultados de experimentos y de experimentos asociados a feature flags, y extraer código en bruto de variaciones (JavaScript y CSS).
Automatizar el ciclo de vida completo de la implementación, desde una variación ganadora hasta un rollout a producción protegido por flags.

Crear variaciones con su propio código

Su asistente de IA puede configurar una prueba con varias variaciones, cada una con su propio código, sin llamadas directas a la API. Indique al asistente la URL de la página y los selectores de los elementos que desea cambiar, y pídale que siga estos pasos:

Cree el experimento con experiment_create, por ejemplo como experimento DEVELOPER.
Use el ID de la Variation 1 creada automáticamente en la respuesta de experiment_create, y defina su código con experiment_variation_update. No añada una segunda variación para Variation 1.
Añada cada variación adicional con experiment_variation_create, indicando su name y el jsCode, cssCode, customJson o redirection que necesite.
Para restringir quién ve el experimento, defina su segmento o trigger con targeting_rule_update. El experimento ya tiene una regla de targeting, así que no cree otra.
Lea el código de cada variación con experiment_code_get para confirmar lo que se guardó.

Kameleoon no puede recuperar del servidor el código anterior de una variación. Copie el código existente en un lugar seguro antes de actualizarlo.

Las herramientas guardan el código que usted proporciona. No generan código propio, así que el resultado es tan preciso como los datos de la página con los que trabaja su asistente de IA, como la URL y los selectores de elementos. Un asistente que puede leer su base de código o la página en vivo puede usar ese contexto al escribir el código. En un experimento draft, Kameleoon reparte el tráfico por igual entre la página original y todas las variaciones. Con dos variaciones, cada una de las tres versiones recibe un 33 % del tráfico. Una variación añadida a un experimento running empieza con un 0 % de tráfico. Defina su porcentaje con experiment_traffic_allocation_set mientras el experimento esté en estado paused o scheduled, o en la aplicación de Kameleoon si está en estado running. Ambas herramientas de variación comprueban primero el experimento. En un experimento que no está en draft, como uno running, la herramienta devuelve una vista previa de los cambios y los aplica solo después de que usted confirme. Por ejemplo, puede usar este prompt: “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.”

Editar experimentos, segmentos y triggers

Su asistente de IA puede cambiar la configuración y el targeting de un experimento existente sin usar la aplicación de Kameleoon. Por ejemplo, un experimento en estado draft necesita un objetivo y un reparto de tráfico antes de poder iniciarse. El asistente puede vincular el objetivo, definir el reparto y dirigir el experimento al segmento o trigger que debe determinar su audiencia. Cada experimento incluye una regla de targeting. El asistente cambia el segmento o trigger de esa regla con targeting_rule_update, así que no necesita crear una segunda regla. Los cambios que afectan al tráfico en vivo requieren su confirmación. Cuando un experimento ha dejado de estar en estado draft, o cuando cambia las condiciones de un segmento o trigger que usa algo distinto de un experimento en estado draft, el asistente primero devuelve una vista previa de lo que cambiará. Solo aplica el cambio después de que usted confirme. El servidor MCP no puede cambiar el reparto de tráfico de un experimento en estado running, deviated o stopped, ni de un experimento used as personalization. Realice ese cambio en la aplicación de Kameleoon. Por ejemplo, puede usar este prompt: “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.” El asistente encuentra el experimento y el objetivo, vincula el objetivo, define el reparto, crea un segmento para visitantes de teléfonos y un trigger para /pricing, y los vincula al experimento. Entonces el experimento está listo para iniciarse.

Flujo de trabajo principal: del experimento ganador a producción

El servidor MCP de Kameleoon automatiza la «última milla» de la implementación. transpose_winning_experiment recupera el código de la variación ganadora (o seleccionada manualmente) y aplica la lógica de decisión del ganador en una única llamada, de modo que su asistente de IA no necesita encadenar pasos separados de resultados y de extracción de código. Sin salir del IDE, puede indicar a su asistente de IA que ejecute el siguiente flujo de trabajo:

Ejecute transpose_winning_experiment para obtener el código de la variación ganadora y las instrucciones de implementación.
Convertir el código en código nativo listo para producción (como componentes React) alineado con la base de código existente.
Crear un feature flag en Kameleoon y encapsular la nueva implementación tras él.
Habilitar y validar la funcionalidad en producción.

Uso de tokens y consideraciones sobre el plan

Conectar el servidor MCP de Kameleoon a un asistente de IA añade una sobrecarga pequeña y constante: los esquemas de herramientas que describen las acciones disponibles. Esta sobrecarga se mantiene estable sin importar el plan con el que funcione el asistente. El costo en tokens de un flujo de trabajo proviene del trabajo en sí, no de la conexión. Los siguientes factores determinan el uso:

La cantidad de datos que recupera un flujo de trabajo, como configuraciones completas de experimentos, código de variaciones o historiales de actividad.
La cantidad de código que el asistente genera o convierte, por ejemplo al transponer una variación ganadora a código nativo de la aplicación.
El número de sitios o marcas que abarca un único flujo de trabajo. Duplicar y auditar experimentos en tres sitios consume proporcionalmente más tokens que ejecutar la misma operación en un solo sitio.
La amplitud con la que delimite un único prompt. Una comprobación acotada a un solo sitio consume mucho menos que una solicitud abierta para revisar todos los experimentos de todos los sitios.

Antes de comprometer a su equipo con un plan de asistente de IA específico, delimite sus flujos de trabajo previstos: cuántos sitios o marcas abarcan, con qué frecuencia los ejecuta, y si incluyen pasos de recuperación masiva de datos o generación de código. Los flujos de trabajo recurrentes y multisitio necesitan un plan con una asignación de uso o una ventana de contexto mayor que un plan pensado para prompts ocasionales de un solo sitio. Consulte la documentación del plan de su proveedor de asistente de IA para conocer sus límites de uso específicos y el tamaño de la ventana de contexto.

Herramientas disponibles

El servidor expone las herramientas que se indican a continuación, agrupadas por área. Cada herramienta se corresponde con una única acción bien delimitada, de modo que puede combinarlas en flujos de trabajo más amplios (por ejemplo: leer resultados, extraer código, crear un flag, añadir una regla y habilitarlo).

Para experiment_results_get, feature_flag_experiment_results_get y transpose_winning_experiment, el array goalResults cubre todos los objetivos adjuntos al experimento, tanto principales como secundarios. Kameleoon calcula un veredicto de ganador únicamente para el objetivo principal; los objetivos secundarios devuelven las mismas cifras estadísticas que las métricas de guardarraíl, sin veredicto.

Las herramientas que cambian el tráfico en vivo muestran una vista previa de lo que cambiará, y aplican el cambio solo después de que usted confirme:

feature_flag_enable, feature_flag_disable y feature_flag_delete: siempre.
feature_flag_rule_targeted_create, feature_flag_rule_progressive_create y feature_flag_rule_experimentation_create: cuando el flag ya está enabled en el entorno de destino.
experiment_update, experiment_variation_create, experiment_variation_update y targeting_rule_update: cuando el experimento no está en estado draft.
experiment_traffic_allocation_set: cuando el experimento está en estado scheduled o paused.
segment_update y trigger_update: cuando cambian las condiciones y algo distinto de un experimento en estado draft usa el segmento o el trigger. Cambiar el nombre nunca requiere confirmación.
experiment_lifecycle_update: para stopped y deleted.

segment_delete y trigger_delete se niegan a eliminar un elemento en uso, a menos que defina force. No puede cambiar el reparto de tráfico de un experimento en estado running mediante el servidor MCP. Realice ese cambio en la aplicación de Kameleoon. Si una herramienta de regla de feature flag agota el tiempo de espera o devuelve un error de gateway, es posible que la regla ya se haya creado. Compruebe con feature_flag_get antes de reintentar, o el reintento añadirá una regla duplicada.

Experimentos

Cree, inspeccione y ejecute tests A/B (experimentos web).

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`experiment_list`	Busca experimentos por nombre o ID, o lista solo los que tienen un estado concreto, como los que están en estado running. Devuelve resúmenes paginados (id, nombre, estado, etiquetas).	”List running experiments on site `d1alzzxd7k`.”
`experiment_get`	Recupera la configuración completa de un experimento: variaciones, reparto de tráfico, objetivos y targeting.	”Show the configuration for experiment `149640`.”
`experiment_code_get`	Extrae el JavaScript, CSS y JSON personalizado en bruto de una variación, junto con el JS y CSS comunes compartidos del experimento.	”Pull the code for variation 1 of experiment `149640`.”
`experiment_results_get`	Obtiene los resultados estadísticos de cada objetivo adjunto: tasas de conversión por variación, significancia, intervalos de confianza y la ganadora.	”Summarize results for experiment `149640`.”
`experiment_create`	Crea un experimento en draft (tipo, URL base, objetivos, código común opcional). Incluye una primera variación y una regla de targeting.	”Create a CLASSIC experiment `Homepage hero` on site `d1alzzxd7k`.”
`experiment_variation_create`	Añade una variación con su propio JavaScript, CSS, JSON personalizado o ajustes de redirección a un experimento existente. Los experimentos en draft reparten el tráfico por igual. Un experimento running recibe la nueva variación con un 0 % de tráfico.	”On experiment `149640`, add a variation that makes the `#buy-now` button green.”
`experiment_variation_update`	Cambia el código, el nombre o la redirección de una variación. Solo cambian los campos que indique, y repetir una llamada con los mismos valores no cambia nada.	”In variation 1 of experiment `149640`, make the `#buy-now` button red.”
`experiment_update`	Cambia la configuración de un experimento existente: nombre, descripción, URL base, etiquetas, objetivos y objetivo principal, JavaScript y CSS compartidos, script global, recopilación de datos, si el código compartido también se ejecuta en la página original, la corrección por pruebas múltiples y el método de asignación de tráfico. Sirve para vincular el objetivo que necesita un experimento antes de poder iniciarse. Solo cambian los campos que indique. Requiere confirmación cuando el experimento no está en estado draft.	”On experiment `149640`, set goal `271552` as the main goal.”
`experiment_traffic_allocation_set`	Define el reparto de tráfico de la página original y de cada variación. Los experimentos en estado draft cambian de inmediato. Los experimentos en estado scheduled y paused requieren confirmación, y el nuevo reparto se aplica cuando se inician o se reanudan. Use la aplicación de Kameleoon para cambiar el reparto de los experimentos en estado running, deviated y stopped.	”On experiment `149640`, split traffic 50/50 between the original and variation 1.”
`experiment_duplicate`	Clona un experimento en un nuevo draft, copiando variaciones, código, desviaciones y targeting.	”Duplicate experiment `149640`.”
`experiment_lifecycle_update`	Gestiona el ciclo de vida: iniciar, pausar, reanudar, detener o eliminar (detener y eliminar requieren confirmación). Iniciar un experimento requiere un objetivo, variaciones y un reparto de tráfico. También puede pausar y detener los experimentos en estado deviated y scheduled. Solo puede eliminar experimentos en estado draft o stopped.	”Start experiment `149640`.”
`transpose_winning_experiment`	Herramienta de punto de entrada único que obtiene el código de una variación ganadora (o seleccionada manualmente), aplica la lógica de decisión del ganador y devuelve instrucciones al agente que la invoca para reimplementar la variación y protegerla detrás de un nuevo feature flag. Una sola llamada reemplaza el antiguo flujo de trabajo manual de varios pasos.	”Implement the winning variant of experiment `373001` as a feature flag.”

Feature flags

Cree y opere feature flags, altérnelos por entorno, y consulte su historial y resultados.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`feature_flag_list`	Busca feature flags por clave, nombre o ID.	”List all feature flags for site `d1alzzxd7k`.”
`feature_flag_get`	Recupera la configuración completa de un flag en un entorno: variaciones, variables, objetivo principal y cadena de reglas.	”Show configuration for flag `snake_game`.”
`feature_flag_create`	Crea un flag con variaciones `on` y `off` por defecto.	”Create a flag `ui_refresh` for site `d1alzzxd7k`.”
`feature_flag_duplicate`	Clona un flag existente (la copia comienza deshabilitada en todos los entornos).	”Duplicate the `new_search` flag.”
`feature_flag_delete`	Elimina permanentemente un flag y toda su configuración.	”Delete the flag `ui_refresh`.”
`feature_flag_enable`	Activa el interruptor maestro por entorno para que el SDK evalúe las reglas.	”Enable `new_search` in production.”
`feature_flag_disable`	Desactiva el interruptor maestro por entorno (las reglas se conservan).	”Disable `new_search` in staging.”
`feature_flag_activity_logs_get`	Lee el registro de auditoría de los cambios del flag (quién cambió qué y cuándo).	”Show the recent change history for our feature flags.”
`feature_flag_experiment_results_get`	Obtiene los resultados estadísticos de cada objetivo adjunto a la regla de experimentación de un flag.	”Get the experiment results for the rule on `new_search`.”

Reglas, variaciones y variables

Configure cómo entrega valor un flag a los usuarios: añada reglas de entrega y de experimentación, y defina las variaciones y variables tipadas que sirve.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`feature_flag_rule_targeted_create`	Añade una regla de entrega segmentada: sirve una variación a un porcentaje del tráfico, con planificación opcional.	”Roll `new_search` out to 20% in production.”
`feature_flag_rule_progressive_create`	Añade una regla de entrega progresiva que aumenta la exposición de una variación en pasos fijos, para un rollout gradual sin comparación estadística.	”Roll `new_search` out in production from 5% to 100%, adding 10% every day.”
`feature_flag_rule_experimentation_create`	Añade una regla de experimentación A/B que divide el tráfico entre variaciones con seguimiento estadístico.	”A/B test `off` vs `on` 50/50 on `new_search`.”
`feature_flag_variation_create`	Añade una variación personalizada (un estado con nombre de la funcionalidad) a un flag.	”Add a `variant_a` variation to `new_search`.”
`feature_flag_variable_create`	Define una variable tipada (BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS, ENUM) con un valor por defecto.	”Add a STRING variable `label` defaulting to `Search`.”
`feature_flag_variation_variable_set`	Sobrescribe el valor de una variable para una variación específica.	”Set `label` to `Find` on `variant_a`.”

Objetivos

Cree y mantenga los objetivos de conversión utilizados por experimentos y flags.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`goal_list`	Explora los objetivos de un sitio, con recuentos de uso en experimentos, flags y personalizaciones.	”List goals for site `d1alzzxd7k`.”
`goal_get`	Inspecciona la configuración del tipo, etiquetas y recuentos de uso de un objetivo.	”Show goal `271552`.”
`goal_search`	Busca un objetivo por una subcadena de su nombre.	”Search goals for `checkout`.”
`goal_create`	Crea un objetivo de cualquier tipo (URL, CLICK, SCROLL, PAGE_VIEWS, TIME_SPENT, CUSTOM, entre otros).	”Create a URL goal that matches `/thank-you`.”
`goal_update`	Edita el nombre, descripción, etiquetas, herramientas de seguimiento o el ajuste de múltiples conversiones de un objetivo.	”Rename goal `271552` to `Signup complete`.”
`goal_update_type`	Cambia el tipo de un objetivo y sustituye su configuración específica de tipo (las etiquetas se conservan).	”Change goal `271552` to a CLICK goal.”
`goal_delete`	Elimina permanentemente un objetivo.	”Delete goal `271552`.”

Sitios

Descubra los proyectos a los que tiene acceso. La mayoría de las demás herramientas necesitan un código de sitio, así que empiece aquí.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`site_list`	Lista los sitios (proyectos) a los que tiene acceso, con el código, nombre y estado de seguimiento de cada sitio.	”List the available Kameleoon sites.”

Segmentos

Defina e inspeccione las audiencias que segmenta.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`segment_list`	Explora los segmentos de un sitio, con recuentos de uso.	”List segments for site `d1alzzxd7k`.”
`segment_get`	Inspecciona el árbol de condiciones de un segmento (JSON en bruto más un resumen legible para humanos).	”Show segment `200604`.”
`segment_create`	Crea un segmento de audiencia a partir de un árbol de condiciones (geolocalización, dispositivo, navegador, datos personalizados y más). Un árbol admite como máximo dos niveles.	”Create a segment for desktop visitors in France.”
`segment_update`	Cambia el nombre, la descripción o las condiciones de un segmento. Cada campaña que usa el segmento se dirige a la nueva audiencia de inmediato. Cambiar las condiciones de un segmento usado por algo distinto de experimentos en estado draft requiere confirmación.	”Add Belgium to segment `200604`.”
`segment_delete`	Elimina un segmento. Bloquea la eliminación por defecto cuando el segmento está en uso (omita la restricción con force).	”Delete segment `200604`.”

Las condiciones de segmento admiten como máximo dos niveles: grupos de condiciones unidos por un AND u OR de nivel superior. La herramienta rechaza un árbol de condiciones más profundo con una explicación en lugar de aplanarlo, porque aplanarlo puede ampliar la audiencia. Pida a su asistente de IA que reescriba el árbol en dos niveles.

Triggers

Define cuándo se activa una campaña. Un trigger indica cuándo (cuando un visitante llega a una página, se produce un evento o el número de visitas supera un valor determinado), y un segmento indica para quién. La regla de targeting de un experimento combina un trigger y un segmento.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`trigger_list`	Explora los triggers guardados de un sitio, con filtro opcional por nombre.	”List triggers for site `d1alzzxd7k`.”
`trigger_get`	Inspecciona las condiciones de un trigger y las campañas que lo referencian.	”Show trigger `300118`.”
`trigger_create`	Crea un trigger guardado a partir de condiciones que describen un momento, como la URL o el título de una página, la landing page, el referente, el origen del tráfico, las vistas de página, las visitas, el día de la semana, el intervalo de tiempo, los datos personalizados, la cookie o un evento. Los atributos del visitante, como el dispositivo o la ubicación, pertenecen a un segmento. Un trigger nuevo no afecta al tráfico en vivo hasta que lo vincula a un experimento.	”Create a trigger on site `d1alzzxd7k` that fires on `/pricing`.”
`trigger_update`	Cambia el nombre, la descripción o las condiciones de un trigger. Al cambiar las condiciones de un trigger usado por algo distinto de un experimento en estado draft, primero se muestra una vista previa y se aplica después de que usted confirme.	”Rename trigger `300118` to `Pricing page`.”
`trigger_delete`	Elimina un trigger de forma permanente. Puede eliminar un trigger que está en uso solo con `force` definido como `true`, y nunca mientras una campaña en vivo lo use.	”Delete trigger `300118`.”

Las condiciones de trigger admiten tipos de página, visita, tiempo y evento, como PAGE_URL, VISITS, TIME_RANGE y EVENT. Los atributos del visitante, como DEVICE_TYPE, GEOLOCATION y BROWSER, pertenecen a un segmento, y los triggers los rechazan. No puede editar con estas herramientas los triggers que Kameleoon crea para la regla de targeting de un experimento. Para esos, use targeting_rule_update.

Reglas de targeting

Vincule un segmento (quién ve un experimento) y un trigger (cuándo se activa) a un experimento.

Herramienta	Descripción	Ejemplo de prompt
`targeting_rule_list`	Lista las reglas de targeting de un sitio.	”List targeting rules for site `d1alzzxd7k`.”
`targeting_rule_get`	Inspecciona una única regla de targeting (segmento, configuración, trigger y el experimento al que pertenece).	”Show targeting rule `118605`.”
`targeting_rule_update`	Cambia el segmento o trigger que dirige un experimento, y su configuración. Solo cambian los campos que indique. La herramienta rechaza las configuraciones no válidas sin escribir nada.	”Target experiment `149640` to segment `200604`.”
`targeting_rule_create`	Añade una regla de targeting a un experimento que no tenga ninguna. Los experimentos creados con `experiment_create` ya tienen una, así que use `targeting_rule_update` en su lugar.	Ninguno

Integración con Claude Code

Paso 1: Registrar el servidor

Para registrar el servidor en su perfil de usuario (haciéndolo disponible en todos los proyectos), abra una terminal y ejecute el siguiente comando:

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" }'

Para registrar el servidor únicamente para el proyecto actual (lo que añade un archivo .mcp.json a su repositorio para compartirlo con el equipo), ejecute:

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

Verifique que Claude ha añadido el servidor:

claude mcp list

Salida esperada: kameleoon: ... - ✗ Failed to connect (Un fallo de conexión en este punto es normal porque aún no ha completado la autenticación).

Paso 2: Completar la autenticación OAuth

En la misma terminal, inicie el flujo de inicio de sesión:

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

El comando abre automáticamente una pestaña del navegador. Si no lo hace, copie la URL impresa en la terminal y ábrala manualmente.
Inicie sesión en su cuenta de Kameleoon.
Haga clic en Authorize.
Cuando el navegador muestre un mensaje de éxito, pulse Ctrl+C en su terminal.

Verifique la conexión:

claude mcp list

Salida esperada: kameleoon: ... - ✓ Connected

Paso 3: Iniciar una nueva sesión de Claude Code

Claude Code hace que las herramientas de los servidores MCP recién añadidos estén disponibles solo en las sesiones que inicie después de registrar el servidor. Cierre su chat actual de Claude Code y abra uno nuevo.

Paso 4: Verificar la conexión

En una nueva conversación de Claude Code, pruebe los siguientes prompts:

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

Resolución de problemas en Claude

Síntoma	Causa	Solución
El navegador no se abre.	Falló el lanzamiento automático.	Copie la URL de la terminal y ábrala manualmente.
Conexión rechazada en el puerto 35535.	El puerto está en uso.	Ejecute `netstat -ano \| findstr :35535`, mate el proceso y reintente.
Error al conectar tras OAuth.	El token no persistió.	Vuelva a ejecutar el comando del Paso 2 para refrescar su token.
Las herramientas no aparecen en Claude.	La sesión se inició antes de añadir el servidor.	Inicie una nueva conversación de Claude Code.
Una herramienta más reciente, como `experiment_update` o `trigger_list`, no aparece en la lista de herramientas.	El cliente conserva la lista de herramientas que cargó antes de que se publicaran estas herramientas.	Vuelva a conectar el servidor. En Claude.ai, vaya a Settings > Connectors y vuelva a conectar Kameleoon. En Claude Code, ejecute `/mcp` y elija Reconnect.
La clave `mcpServers` se rechaza en `settings.json`.	Archivo incorrecto; Claude Code no utiliza esa clave.	Use el comando `claude mcp add` en su lugar.
Error de autenticación tras un largo periodo.	El token OAuth ha caducado.	Vuelva a ejecutar el comando del Paso 2.

Integración con Antigravity

Configuración rápida

Pegue el siguiente prompt de inicio automático directamente en su chat de Antigravity para conectarse automáticamente:

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.

Configuración manual

Edite el archivo de configuración en ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json y añada el siguiente bloque JSON:

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

Integración con Codex

Configuración rápida

Pegue el siguiente prompt de inicio automático en su chat de Codex:

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.

Configuración manual

Añada el siguiente bloque a ~/.codex/config.toml. Cree el archivo si no existe:

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

Autenticar la conexión

El servidor MCP de Kameleoon utiliza OAuth. Ejecute el siguiente comando en su terminal para iniciar el flujo de autorización:

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

Comportamiento esperado:

El navegador abre automáticamente una ventana.
Haga clic en Authorize en la página de inicio de sesión de Kameleoon.
Kameleoon completa la callback local en el puerto 35535.
La terminal confirma que el proxy se ha conectado correctamente.

Una conexión exitosa muestra una salida similar a la siguiente:

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

Verificar las operaciones de las herramientas

Tras autenticarse, ejecute las siguientes comprobaciones para confirmar que las herramientas funcionan como se espera:

Listar las herramientas disponibles: Confirme que tools/list se ejecuta correctamente y devuelve las herramientas de Kameleoon. Asegúrese de que la salida incluye las herramientas listadas en la tabla de herramientas, como experiment_code_get, feature_flag_list y feature_flag_create.
Recuperar feature flags: Ejecute feature_flag_list(siteCode = "d1alzzxd7k"). Una respuesta exitosa devuelve una lista de feature flags para el sitio especificado.
Recuperar resultados de experimentos: Ejecute experiment_results_get(experimentId = 149640). Una respuesta exitosa incluye el nombre del experimento, el código del sitio, el tipo y el estado.

Integración con Cursor

Cursor integra las herramientas MCP directamente en la barra lateral del chat del IDE, lo que las hace disponibles mientras programa.

Opción 1: Configurar mediante la interfaz de Cursor (recomendado)

Abra la configuración de Cursor (Cmd+Shift+J en macOS, Ctrl+Shift+J en Windows/Linux).
Navegue a Features > MCP Servers > + Add New MCP Server.
Establezca Name en kameleoon.
Establezca Type en command.

Introduzca la siguiente cadena como Command:

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

Guarde la configuración.

Opción 2: Configurar mediante mcp.json (avanzado)

Abra ~/.cursor/mcp.json (cree el archivo si no existe) y añada la siguiente entrada al objeto mcpServers:

{
  "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\" }'"
      ]
    }
  }
}

Reinicie Cursor después de editar el archivo manualmente.

Ejemplos de prompts para flujos de trabajo de desarrollador

Tras conectar el servidor MCP de Kameleoon, utilice prompts como los siguientes en su 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>.”

Para flujos de trabajo más avanzados, pruebe los siguientes 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.”

Flujo de trabajo avanzado: automatización de extremo a extremo

transpose_winning_experiment cubre en una sola llamada la comprobación del ganador y la extracción del código, pero convertir ese código y desplegarlo se siguen beneficiando de un prompt de sistema explícito. El siguiente ejemplo está pensado para aplicaciones React e indica al agente de IA que invoque la herramienta y, a continuación, complete el ciclo de vida de la implementación: convertir el código, protegerlo tras un nuevo feature flag y desplegarlo, todo ello mediante las herramientas MCP. Pegue el siguiente prompt en su asistente de IA:

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.

Referencia de parámetros de las herramientas

Utilice los nombres exactos de las herramientas y de los parámetros devueltos por tools/list. El esquema MCP en producción admite los siguientes parámetros.

Experimentos

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`experiment_list`	Ninguno	`siteCode`, `filterQuery`, `status` (uno o más de `active`, `deviated`, `draft`, `paused`, `scheduled`, `stopped`, `used_as_personalization`; los experimentos running son `active` y `deviated`), `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`experiment_get`	`experimentId`	Ninguno
`experiment_code_get`	`experimentId`, `variationId`	Ninguno
`experiment_results_get`	`experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` por defecto, o `VISITS`), `includeRawReport`
`experiment_create`	`payload` (`siteCode`, `name`, `type`, `baseURL`)	`payload`: `mainGoalId`, `goals`, `tags`, `description`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `trafficAllocationMethod`, `collectingDataEnabled`, `multipleTestingCorrection`, `executeCodeForReference`
`experiment_duplicate`	`experimentId`	Ninguno
`experiment_variation_create`	`experimentId`, `name`	`jsCode`, `cssCode`, `customJson` (cadena JSON), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (`type` obligatorio; `url` para `GLOBAL_REDIRECTION`; `parameters` para `PARAMETER_REDIRECTION`; `includeQueryParameters`, por defecto `false`), `confirm` (obligatorio cuando el experimento no está en draft)
`experiment_variation_update`	`variationId`	`experimentId` (la herramienta rechaza la llamada si no coincide con el experimento de la variación), `name`, `jsCode`, `cssCode` (una cadena vacía borra el campo), `customJson` (cadena JSON), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (reemplaza la configuración de redirección existente; `type` obligatorio), `confirm` (obligatorio cuando el experimento no está en draft)
`experiment_update`	`experimentId`	`name`, `description` (un valor vacío mantiene el actual), `baseURL` (una URL absoluta `http` o `https`), `tags` y `goals` (cada uno reemplaza la lista completa), `mainGoalId`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `globalScript` (una cadena vacía borra el campo), `collectingDataEnabled`, `executeCodeForReference`, `multipleTestingCorrection`, `trafficAllocationMethod` (no mientras el experimento sirve tráfico o después de pasar a estado stopped), `confirm` (obligatorio cuando el experimento no está en estado draft)
`experiment_traffic_allocation_set`	`experimentId`, `originPercentage` (de 0 a 100), `variationAllocations` (una entrada por cada variación, cada una con `variationId` y `percentage`; la suma con `originPercentage` no puede superar 100)	`respool` (por defecto `false`), `confirm` (obligatorio para experimentos en estado scheduled y paused)
`experiment_lifecycle_update`	`experimentId`, `status`	`confirm` (obligatorio para `stopped` y `deleted`), `reason`
`transpose_winning_experiment`	`experimentId`	`mode` (`strict_winner_only` por defecto, o `manual_variation_conversion`), `fallbackVariationId` (obligatorio cuando `mode` es `manual_variation_conversion`), `targetFeatureKey` (por defecto `pbx-winning-experiment-<experimentId>`)

experiment_create acepta MVT y SDK_HYBRID como valores válidos de type, pero ninguno de los dos se puede crear realmente con esta herramienta. MVT siempre falla porque la API exige mvtVariations (secciones y variaciones) en la creación, y ninguna herramienta MCP expone ese campo. SDK_HYBRID siempre falla con un error “Incorrect Experiments type”, con independencia del payload enviado. AI, CLASSIC, DEVELOPER y PROMPT se crean todos correctamente. Para crear una prueba multivariante, llame directamente a la Automation API siguiendo los pasos de Crear una prueba multivariante.

Las herramientas de variación no admiten experimentos stopped, MVT ni experimentos asociados a feature flags. Para las variaciones de feature flags, use feature_flag_variation_create. No puede cambiar el reparto de tráfico de un experimento en estado running, ni de uno que use un método de asignación bandit, a través del servidor MCP.

Feature flags

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`feature_flag_list`	Ninguno	`siteCode`, `filterQuery`, `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`feature_flag_get`	`featureKey`, `siteCode`	`environmentKey` (`*` para todos los entornos)
`feature_flag_create`	`siteCode`, `featureKey`, `name`	`description`
`feature_flag_duplicate`	`featureKey`, `siteCode`	Ninguno
`feature_flag_delete`	`featureKey`, `siteCode`	`confirm` (obligatorio para aplicar el cambio)
`feature_flag_enable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (obligatorio para aplicar el cambio)
`feature_flag_disable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (obligatorio para aplicar el cambio)
`feature_flag_activity_logs_get`	Ninguno	`type`, `sortKey` (`timestamp`), `sortOrder`, `page`, `perPage`
`feature_flag_experiment_results_get`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`, `experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` por defecto, o `VISITS`), `includeRawReport`

Reglas, variaciones y variables

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`feature_flag_rule_targeted_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (obligatorio cuando el flag ya está enabled en el entorno)
`feature_flag_rule_progressive_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `startExposition`, `stopExposition`, `increaseBy`, `frequencyValue`, `frequencyUnit` (`MINUTES`, `HOURS` o `DAYS`), `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (obligatorio cuando el flag ya está enabled en el entorno)
`feature_flag_rule_experimentation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `controlVariationKey`, `trafficAllocations`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (obligatorio cuando el flag ya está enabled en el entorno)
`feature_flag_variation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variationName`	Ninguno
`feature_flag_variable_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variableKey`, `variableType`, `defaultValue`	Ninguno
`feature_flag_variation_variable_set`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variableKey`, `value`	Ninguno

Objetivos

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`goal_list`	Ninguno	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_get`	`goalId`	Ninguno
`goal_search`	`query`	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_create`	`payload` (`name`, `siteCode`, `type`, `hasMultipleConversions`)	`payload`: parámetros específicos del tipo (`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`	parámetros específicos del tipo
`goal_delete`	`goalId`	Ninguno

Sitios

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`site_list`	Ninguno	Ninguno

Segmentos

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`segment_list`	Ninguno	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`segment_get`	`segmentId`	Ninguno
`segment_create`	`name`, `siteCode`	`conditionDataTree`, `description`
`segment_update`	`segmentId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (reemplaza el árbol completo), `confirm` (obligatorio cuando cambian las condiciones de un segmento usado por algo distinto de un experimento en estado draft)
`segment_delete`	`segmentId`	`force`

Triggers

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`trigger_list`	Ninguno	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`trigger_get`	`triggerId`	Ninguno
`trigger_create`	`name`, `siteCode`, `conditionDataTree`	`description`, `audienceTracking` (por defecto `false`)
`trigger_update`	`triggerId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (reemplaza el árbol completo), `confirm` (obligatorio cuando cambian las condiciones de un trigger usado por algo distinto de un experimento en estado draft)
`trigger_delete`	`triggerId`	`force` (por defecto `false`)

Para vincular un trigger guardado a un experimento, llame a targeting_rule_update con triggerConfiguration definido como SAVED_TEMPLATE y targetingConfigurationParam definido como el ID del trigger.

Reglas de targeting

Herramienta	Parámetros obligatorios	Parámetros opcionales
`targeting_rule_list`	Ninguno	`siteCode`, `page`, `perPage`
`targeting_rule_get`	`targetingRuleId`	Ninguno
`targeting_rule_update`	`experimentId`	`targetingRuleId` (opcional; si se indica, debe ser la regla propia del experimento), `segmentId`, `segmentConfiguration` (`ALL_VISITORS` elimina el segmento), `triggerId`, `triggerConfiguration`, `targetingConfigurationParam`, `confirm` (obligatorio cuando el experimento no está en estado draft)
`targeting_rule_create`	`segmentConfiguration`, `siteCode`, `experimentId`	`segmentId`, `triggerConfiguration`, `triggerId`, `targetingConfigurationParam`

Valores de enum aceptados: experiment_lifecycle_update.status es started, resumed, paused, stopped o deleted. El type de experimento es AI, CLASSIC, DEVELOPER, MVT, PROMPT o SDK_HYBRID. El type de objetivo es CLICK, CUSTOM, SCROLL, PAGE_VIEWS, URL, TIME_SPENT, RETENTION_RATE, WAREHOUSE o RATIO_METRICS. variableType es BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS o ENUM. trafficAllocations es una cadena variationKey:percentage separada por comas cuya suma es 100 (por ejemplo, off:50,on:50). releaseDateTime es una fecha y hora local ISO-8601 sin offset (por ejemplo, 2026-07-01T09:00:00) y timeZone es una zona IANA (por ejemplo, Europe/Paris o UTC). trafficAllocationMethod es MANUAL (por defecto), MULTI_ARMED_BANDIT o CONTEXTUAL_BANDIT. frequencyUnit es MINUTES, HOURS o DAYS. audienceBasis es VISITORS (por defecto) o VISITS. segmentConfiguration es ALL_VISITORS, AUTOPROMO_AUTODEFINED, GRAPHICAL_PAGES, HEAT_SLICE, PAGE, SAVED_TEMPLATE, SITE o URL, y triggerConfiguration acepta los mismos valores excepto ALL_VISITORS. El parámetro targetingConfigurationParam es un ID de trigger guardado para SAVED_TEMPLATE, un ID de segmento para HEAT_SLICE, una URL completa para PAGE o un fragmento de URL para URL.

Para consultas específicas de un entorno, pase environmentKey = "production" o environmentKey = "staging" cuando esté soportado.

Consejos de prompting

Incluya el código del sitio cuando trabaje con feature flags.
Incluya el ID del experimento cuando consulte experimentos o sus resultados.
Incluya tanto experimentId como variationId cuando solicite código de una variación.
Nombre explícitamente el entorno objetivo cuando solicite al agente que habilite o deshabilite un feature flag.
Solicite un resumen en lenguaje natural si desea que su agente de IA interprete la respuesta MCP en lugar de limitarse a recuperar los datos en bruto.

Resolución general de problemas

El puerto 35535 ya está en uso

Si la autenticación falla con un error EADDRINUSE, otro proceso ya está escuchando en el puerto de callback de OAuth.

Causa: Un proceso mcp-remote obsoleto sigue activo de un intento de autenticación anterior.
Solución: Detenga el proceso obsoleto que está usando el puerto 35535 y vuelva a ejecutar el comando OAuth.

El servidor MCP no aparece en el chat de Codex

Es posible que Codex no recargue en caliente los servidores MCP recién añadidos en un hilo ya en ejecución.

Solución: Refresque Codex o inicie una nueva sesión tras actualizar config.toml.

El flujo del navegador no se completa

Si la ventana del navegador de OAuth se abre pero la autorización no finaliza:

Confirme que hizo clic en el botón Authorize en la página de inicio de sesión de Kameleoon.
Compruebe que la configuración de su navegador o sistema no bloquea los callbacks a localhost.
Abra la URL de callback manualmente si su navegador no consigue lanzarla automáticamente.

Una herramienta devuelve BLOCKED en lugar de aplicar el cambio

Las herramientas que cambian el tráfico en vivo devuelven una vista previa con el estado BLOCKED hasta que usted confirme. Un estado BLOCKED no indica un error.

Solución: Lea la vista previa y, si el cambio es el que quiere, pida a su asistente de IA que repita la llamada con confirm definido como true. Para segment_delete y trigger_delete, use force en su lugar.

Los agentes headless o remotos fallan al autenticarse

Los agentes remotos o headless (como Codex alojado en la nube) no pueden completar el paso de autorización basado en navegador.

Solución: Utilice en su lugar una versión de escritorio de su herramienta.

Comando npx no encontrado

Si el comando falla con un error «not found», asegúrese de que npx esté disponible en el path de su sistema. Las versiones 8.2 y posteriores de Node.js incluyen npx por defecto.

Tutoriales

​Configure el servidor donde desarrolla

​Funcionalidades

​Crear variaciones con su propio código

​Editar experimentos, segmentos y triggers

​Flujo de trabajo principal: del experimento ganador a producción

​Uso de tokens y consideraciones sobre el plan

​Herramientas disponibles

​Experimentos

​Feature flags

​Reglas, variaciones y variables

​Objetivos

​Sitios

​Segmentos

​Triggers

​Reglas de targeting

​Integración con Claude Code

​Paso 1: Registrar el servidor

​Paso 2: Completar la autenticación OAuth

​Paso 3: Iniciar una nueva sesión de Claude Code

​Paso 4: Verificar la conexión

​Resolución de problemas en Claude

​Integración con Antigravity

​Configuración rápida

​Configuración manual

​Integración con Codex

​Configuración rápida

​Configuración manual

​Autenticar la conexión

​Verificar las operaciones de las herramientas

​Integración con Cursor

​Opción 1: Configurar mediante la interfaz de Cursor (recomendado)

​Opción 2: Configurar mediante mcp.json (avanzado)

​Ejemplos de prompts para flujos de trabajo de desarrollador

​Flujo de trabajo avanzado: automatización de extremo a extremo

​Referencia de parámetros de las herramientas

​Experimentos

​Feature flags

​Reglas, variaciones y variables

​Objetivos

​Sitios

​Segmentos

​Triggers

​Reglas de targeting

​Consejos de prompting

​Resolución general de problemas

​El puerto 35535 ya está en uso

​El servidor MCP no aparece en el chat de Codex

​El flujo del navegador no se completa

​Una herramienta devuelve BLOCKED en lugar de aplicar el cambio

​Los agentes headless o remotos fallan al autenticarse

​Comando npx no encontrado

Configure el servidor donde desarrolla

Funcionalidades

Crear variaciones con su propio código

Editar experimentos, segmentos y triggers

Flujo de trabajo principal: del experimento ganador a producción

Uso de tokens y consideraciones sobre el plan

Herramientas disponibles

Experimentos

Feature flags

Reglas, variaciones y variables

Objetivos

Sitios

Segmentos

Triggers

Reglas de targeting

Integración con Claude Code

Paso 1: Registrar el servidor

Paso 2: Completar la autenticación OAuth

Paso 3: Iniciar una nueva sesión de Claude Code

Paso 4: Verificar la conexión

Resolución de problemas en Claude

Integración con Antigravity

Configuración rápida

Configuración manual

Integración con Codex

Configuración rápida

Configuración manual

Autenticar la conexión

Verificar las operaciones de las herramientas

Integración con Cursor

Opción 1: Configurar mediante la interfaz de Cursor (recomendado)

Opción 2: Configurar mediante mcp.json (avanzado)

Ejemplos de prompts para flujos de trabajo de desarrollador

Flujo de trabajo avanzado: automatización de extremo a extremo

Referencia de parámetros de las herramientas

Experimentos

Feature flags

Reglas, variaciones y variables

Objetivos

Sitios

Segmentos

Triggers

Reglas de targeting

Consejos de prompting

Resolución general de problemas

El puerto 35535 ya está en uso

El servidor MCP no aparece en el chat de Codex

El flujo del navegador no se completa

Una herramienta devuelve BLOCKED en lugar de aplicar el cambio

Los agentes headless o remotos fallan al autenticarse

Comando npx no encontrado