Serveur MCP Kameleoon - Kameleoon Documentation

Le serveur Kameleoon Model Context Protocol (MCP) connecte les assistants de code IA directement à votre projet Kameleoon, permettant des workflows agentiques pour les expériences et les feature flags. Au-delà de la lecture des configurations et de l’extraction du code des variations, votre assistant IA peut créer et gérer des expériences, feature flags, objectifs, segments, déclencheurs et règles de ciblage, et exécuter le cycle de vie complet du rollout, le tout depuis votre environnement de développement. Enregistrez et authentifiez le serveur pour automatiser votre cycle de vie d’implémentation, depuis une variation gagnante jusqu’à un rollout en production sécurisé par feature flag.

Configurer le serveur là où vous développez

Sélectionnez votre assistant de code IA pour obtenir une invite de configuration prête à coller.

Kai, l’assistant IA de Kameleoon intégré à l’application, inclut nativement ces mêmes outils, sans étape de connexion distincte. Utilisez les invites de configuration de votre assistant de code IA lorsque vous souhaitez qu’il agisse sur votre projet Kameleoon depuis votre IDE à la place.

Si vous souhaitez utiliser ces outils depuis le chat Claude ou ChatGPT (web ou desktop) plutôt que depuis un IDE, consultez Connecter Kameleoon à Claude et ChatGPT.

Fonctionnalités

Une fois le serveur connecté, votre agent IA peut interagir avec Kameleoon pour :

Découvrir et inspecter les expériences, feature flags, objectifs, segments, déclencheurs et règles de ciblage.
Construire des expériences de bout en bout : créer, dupliquer, modifier leurs paramètres et leur répartition du trafic, ajouter des variations avec leur propre code et exécuter le cycle de vie complet (démarrer, mettre en pause, reprendre, arrêter, supprimer).
Gérer les feature flags : créer, dupliquer, supprimer, activer/désactiver par environnement et consulter l’historique des modifications.
Configurer la livraison des flags : ajouter des règles ciblées et d’expérimentation, des variations personnalisées et des variables typées.
Créer et maintenir des objectifs, des segments d’audience et des déclencheurs, et définir le segment et le déclencheur d’une expérience.
Analyser les résultats des expériences et des feature-flag-experiments, et extraire le code brut des variations (JavaScript et CSS).
Automatiser le cycle de vie complet de l’implémentation, depuis une variation gagnante jusqu’à un rollout en production sécurisé par feature flag.

Créer des variations avec leur propre code

Votre assistant IA peut configurer un test avec plusieurs variations, chacune avec son propre code, sans appels API directs. Donnez à l’assistant l’URL de la page et les sélecteurs des éléments à modifier, et demandez-lui de suivre ces étapes :

Créez l’expérience avec experiment_create, par exemple en tant qu’expérience DEVELOPER.
Utilisez l’ID de la Variation 1 créée automatiquement, présent dans la réponse de experiment_create, puis définissez son code avec experiment_variation_update. N’ajoutez pas de deuxième variation pour elle.
Ajoutez chaque variation supplémentaire avec experiment_variation_create, en passant son name ainsi que les jsCode, cssCode, customJson ou redirection dont elle a besoin.
Pour limiter les personnes qui voient l’expérience, définissez son segment ou son déclencheur avec targeting_rule_update. L’expérience dispose déjà d’une règle de ciblage, n’en créez donc pas une autre.
Relisez le code de chaque variation avec experiment_code_get pour vérifier ce qui a été enregistré.

Kameleoon ne peut pas restaurer le code précédent d’une variation depuis le serveur. Copiez le code existant dans un endroit sûr avant de le mettre à jour.

Les outils enregistrent le code que vous fournissez. Ils ne le génèrent pas. Le résultat n’est donc qu’aussi précis que les détails de la page sur lesquels votre assistant IA s’appuie, comme l’URL et les sélecteurs d’éléments. Un assistant capable de lire votre base de code ou la page en direct peut utiliser ce contexte lorsqu’il écrit le code. Dans une expérience draft, Kameleoon répartit le trafic de façon égale entre la page d’origine et toutes les variations. Avec deux variations, chacune des trois versions reçoit 33 % du trafic. Une variation ajoutée à une expérience running démarre avec 0 % de trafic. Définissez sa part avec experiment_traffic_allocation_set lorsque l’expérience est paused ou scheduled, ou dans l’application Kameleoon lorsqu’elle est running. Les deux outils de variation vérifient d’abord l’expérience. Si elle n’est pas draft, par exemple si elle est running, l’outil renvoie un aperçu des modifications et ne les applique qu’après votre confirmation. Par exemple, vous pouvez utiliser ce 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. »

Modifier les expériences, les segments et les déclencheurs

Votre assistant IA peut modifier les paramètres et le ciblage d’une expérience existante sans passer par l’application Kameleoon. Par exemple, une expérience draft a besoin d’un objectif et d’une répartition du trafic avant de pouvoir démarrer. L’assistant peut associer l’objectif, définir la répartition et diriger l’expérience vers le segment ou le déclencheur qui doit la cibler. Chaque expérience comporte une règle de ciblage. L’assistant modifie le segment ou le déclencheur de cette règle avec targeting_rule_update, vous n’avez donc pas besoin de créer une deuxième règle. Les modifications qui affectent le trafic en direct nécessitent votre confirmation. Lorsqu’une expérience n’est plus draft, ou lorsque vous modifiez les conditions d’un segment ou d’un déclencheur utilisé par autre chose qu’une expérience draft, l’assistant renvoie d’abord un aperçu des changements. Il n’applique la modification qu’après votre confirmation. Le serveur MCP ne peut pas modifier la répartition du trafic d’une expérience running, deviated ou stopped, ni d’une expérience used as personalization. Effectuez cette modification dans l’application Kameleoon. Par exemple, vous pouvez utiliser ce 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. » L’assistant trouve l’expérience et l’objectif, associe l’objectif, définit la répartition, crée un segment pour les visiteurs sur téléphone et un déclencheur pour /pricing, puis associe les deux à l’expérience. L’expérience est alors prête à démarrer.

Le workflow principal : de l’expérience gagnante à la production

Le serveur MCP Kameleoon automatise le « dernier kilomètre » de l’implémentation. transpose_winning_experiment récupère le code de la variation gagnante (ou choisie manuellement) et applique la logique de décision du gagnant en un seul appel, de sorte que votre assistant IA n’a pas besoin d’enchaîner séparément les étapes de récupération des résultats et du code. Sans quitter l’IDE, vous pouvez demander à votre assistant IA d’exécuter le workflow suivant :

Exécuter transpose_winning_experiment pour obtenir le code de la variation gagnante et les instructions d’implémentation.
Convertir le code en code natif prêt pour la production (comme des composants React) aligné sur la base de code existante.
Créer un feature flag dans Kameleoon et encapsuler la nouvelle implémentation derrière celui-ci.
Activer et valider la fonctionnalité en production.

Utilisation des tokens et choix du forfait

Connecter le serveur MCP Kameleoon à un assistant IA ajoute une surcharge faible et constante : les schémas d’outils qui décrivent les actions disponibles. Cette surcharge reste stable quel que soit le forfait sur lequel fonctionne l’assistant. Le coût en tokens d’un workflow provient du travail lui-même, pas de la connexion. Les facteurs suivants déterminent la consommation :

La quantité de données qu’un workflow récupère, comme des configurations d’expérience complètes, du code de variation ou des historiques de modifications.
La quantité de code que l’assistant génère ou convertit, par exemple lors de la transposition d’une variation gagnante en code natif d’application.
Le nombre de sites ou de marques qu’un même workflow couvre. Dupliquer et auditer des expériences sur trois sites consomme proportionnellement plus de tokens qu’exécuter la même opération sur un seul site.
L’ampleur avec laquelle vous délimitez un même prompt. Une vérification circonscrite à un seul site consomme bien moins qu’une demande ouverte visant à passer en revue toutes les expériences de tous les sites.

Avant d’engager votre équipe sur un forfait d’assistant IA spécifique, évaluez l’ampleur de vos workflows prévus : combien de sites ou de marques ils couvrent, à quelle fréquence vous les exécutez, et s’ils incluent des étapes de récupération massive de données ou de génération de code. Les workflows récurrents et multi-sites nécessitent un forfait offrant une capacité d’usage ou une fenêtre de contexte plus large qu’un forfait pensé pour des prompts occasionnels sur un seul site. Consultez la documentation du forfait de votre fournisseur d’assistant IA pour connaître ses limites d’usage précises et la taille de sa fenêtre de contexte.

Outils disponibles

Le serveur expose les outils ci-dessous, regroupés par domaine. Chaque outil correspond à une action unique et bien délimitée, vous permettant de les composer en workflows plus larges (par exemple : lire les résultats, extraire le code, créer un flag, ajouter une règle, l’activer).

Pour experiment_results_get, feature_flag_experiment_results_get et transpose_winning_experiment, le tableau goalResults couvre chaque objectif attaché à l’expérience, principal et secondaires. Kameleoon calcule un verdict de gagnant uniquement pour l’objectif principal ; les objectifs secondaires renvoient les mêmes chiffres statistiques que les métriques guardrail, sans verdict.

Les outils qui modifient le trafic en direct affichent un aperçu de ce qui va changer, et n’appliquent la modification qu’après votre confirmation :

feature_flag_enable, feature_flag_disable et feature_flag_delete : systématiquement.
feature_flag_rule_targeted_create, feature_flag_rule_progressive_create et feature_flag_rule_experimentation_create : lorsque le flag est déjà enabled dans l’environnement cible.
experiment_update, experiment_variation_create, experiment_variation_update et targeting_rule_update : lorsque l’expérience n’est pas draft.
experiment_traffic_allocation_set : lorsque l’expérience est scheduled ou paused.
segment_update et trigger_update : lorsque les conditions changent et qu’autre chose qu’une expérience draft utilise le segment ou le déclencheur. Renommer ne nécessite jamais de confirmation.
experiment_lifecycle_update : pour stopped et deleted.

segment_delete et trigger_delete refusent de supprimer un élément utilisé, sauf si vous définissez force. Vous ne pouvez pas modifier la répartition du trafic d’une expérience running via le serveur MCP. Effectuez cette modification dans l’application Kameleoon. Si un outil de règle de flag dépasse le délai d’attente ou renvoie une erreur de passerelle, la règle a peut-être été créée malgré tout. Vérifiez-la avec feature_flag_get avant de relancer l’appel, sinon la nouvelle tentative crée une règle en double.

Expériences

Créez, inspectez et exécutez des tests A/B (expériences Web).

Outil	Description	Exemple de prompt
`experiment_list`	Rechercher des expériences par nom ou ID, ou ne lister que celles ayant un statut donné, comme les expériences running. Renvoie des résumés paginés (id, nom, statut, tags).	« List running experiments on site `d1alzzxd7k`. »
`experiment_get`	Récupérer la configuration complète d’une expérience : variations, répartition du trafic, objectifs et ciblage.	« Show the configuration for experiment `149640`. »
`experiment_code_get`	Extraire le JavaScript, CSS et JSON personnalisé bruts d’une variation, ainsi que le JS et CSS communs partagés de l’expérience.	« Pull the code for variation 1 of experiment `149640`. »
`experiment_results_get`	Récupérer les résultats statistiques pour chaque objectif attaché : taux de conversion par variation, significativité, intervalles de confiance et gagnant.	« Summarize results for experiment `149640`. »
`experiment_create`	Créer une expérience draft (type, URL de base, objectifs, code commun optionnel). Elle inclut une première variation et une règle de ciblage.	« Create a CLASSIC experiment `Homepage hero` on site `d1alzzxd7k`. »
`experiment_variation_create`	Ajouter une variation avec son propre JavaScript, CSS, JSON personnalisé ou paramètres de redirection, à une expérience existante. Les expériences draft répartissent le trafic de façon égale. Une expérience running attribue 0 % de trafic à la nouvelle variation.	« On experiment `149640`, add a variation that makes the `#buy-now` button green. »
`experiment_variation_update`	Modifier le code, le nom ou la redirection d’une variation. Seuls les champs que vous transmettez sont modifiés, et répéter un appel avec les mêmes valeurs ne change rien.	« In variation 1 of experiment `149640`, make the `#buy-now` button red. »
`experiment_update`	Modifier les paramètres d’une expérience existante : nom, description, URL de base, tags, objectifs et objectif principal, JavaScript et CSS partagés, script global, collecte de données, exécution du code partagé sur la page d’origine, correction des tests multiples et méthode d’allocation du trafic. Utilisez cet outil pour associer l’objectif dont une expérience a besoin avant de pouvoir démarrer. Seuls les champs que vous transmettez sont modifiés. Nécessite une confirmation lorsque l’expérience n’est pas draft.	« On experiment `149640`, set goal `271552` as the main goal. »
`experiment_traffic_allocation_set`	Définir la répartition du trafic entre la page d’origine et chaque variation. Les expériences draft changent immédiatement. Les expériences scheduled et paused nécessitent une confirmation, et la nouvelle répartition prend effet lorsqu’elles démarrent ou reprennent. Utilisez l’application Kameleoon pour modifier la répartition des expériences running, deviated et stopped.	« On experiment `149640`, split traffic 50/50 between the original and variation 1. »
`experiment_duplicate`	Cloner une expérience dans une nouvelle expérience draft, en copiant les variations, le code, les déviations et le ciblage.	« Duplicate experiment `149640`. »
`experiment_lifecycle_update`	Piloter le cycle de vie : démarrer, mettre en pause, reprendre, arrêter ou supprimer (arrêter et supprimer nécessitent une confirmation). Démarrer une expérience nécessite un objectif, des variations et une répartition du trafic. Vous pouvez aussi mettre en pause et arrêter les expériences deviated et scheduled. Vous ne pouvez supprimer que les expériences draft ou stopped.	« Start experiment `149640`. »
`transpose_winning_experiment`	Outil à point d’entrée unique qui récupère le code d’une variation gagnante (ou choisie manuellement), applique la logique de décision du gagnant, et renvoie des instructions à l’agent appelant pour ré-implémenter la variation et l’encapsuler derrière un nouveau feature flag. Un seul appel remplace l’ancien workflow manuel multi-étapes.	« Implement the winning variant of experiment `373001` as a feature flag. »

Feature flags

Créez et opérez des feature flags, activez-les ou désactivez-les par environnement, et consultez leur historique et leurs résultats.

Outil	Description	Exemple de prompt
`feature_flag_list`	Rechercher des feature flags par clé, nom ou ID.	« List all feature flags for site `d1alzzxd7k`. »
`feature_flag_get`	Récupérer la configuration complète d’un flag dans un environnement : variations, variables, objectif principal et chaîne de règles.	« Show configuration for flag `snake_game`. »
`feature_flag_create`	Créer un flag avec les variations `on` et `off` par défaut.	« Create a flag `ui_refresh` for site `d1alzzxd7k`. »
`feature_flag_duplicate`	Cloner un flag existant (la copie démarre désactivée dans chaque environnement).	« Duplicate the `new_search` flag. »
`feature_flag_delete`	Supprimer définitivement un flag et toute sa configuration.	« Delete the flag `ui_refresh`. »
`feature_flag_enable`	Activer l’interrupteur principal par environnement afin que le SDK évalue les règles.	« Enable `new_search` in production. »
`feature_flag_disable`	Désactiver l’interrupteur principal par environnement (les règles sont conservées).	« Disable `new_search` in staging. »
`feature_flag_activity_logs_get`	Lire l’historique d’audit des modifications de flags (qui a changé quoi et quand).	« Show the recent change history for our feature flags. »
`feature_flag_experiment_results_get`	Récupérer les résultats statistiques pour chaque objectif attaché à la règle d’expérimentation d’un flag.	« Get the experiment results for the rule on `new_search`. »

Règles, variations et variables

Façonnez la manière dont un flag est livré : ajoutez des règles de livraison et d’expérimentation, et définissez les variations et variables typées qu’il sert.

Outil	Description	Exemple de prompt
`feature_flag_rule_targeted_create`	Ajouter une règle de livraison ciblée : servir une variation à un pourcentage du trafic, avec planification optionnelle.	« Roll `new_search` out to 20% in production. »
`feature_flag_rule_progressive_create`	Ajouter une règle de livraison progressive qui augmente l’exposition d’une variation par paliers fixes, pour un déploiement graduel sans comparaison statistique.	« Roll `new_search` out in production from 5% to 100%, adding 10% every day. »
`feature_flag_rule_experimentation_create`	Ajouter une règle d’expérimentation A/B qui répartit le trafic entre les variations avec suivi statistique.	« A/B test `off` vs `on` 50/50 on `new_search`. »
`feature_flag_variation_create`	Ajouter une variation personnalisée (un état nommé de la fonctionnalité) à un flag.	« Add a `variant_a` variation to `new_search`. »
`feature_flag_variable_create`	Définir une variable typée (BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS, ENUM) avec une valeur par défaut.	« Add a STRING variable `label` defaulting to `Search`. »
`feature_flag_variation_variable_set`	Surcharger la valeur d’une variable pour une variation spécifique.	« Set `label` to `Find` on `variant_a`. »

Objectifs

Créez et maintenez les objectifs de conversion utilisés par les expériences et les flags.

Outil	Description	Exemple de prompt
`goal_list`	Parcourir les objectifs d’un site, avec leur nombre d’utilisations dans les expériences, flags et personnalisations.	« List goals for site `d1alzzxd7k`. »
`goal_get`	Inspecter la configuration de type, les tags et les comptages d’utilisation d’un objectif.	« Show goal `271552`. »
`goal_search`	Rechercher un objectif par une sous-chaîne de son nom.	« Search goals for `checkout`. »
`goal_create`	Créer un objectif de tout type (URL, CLICK, SCROLL, PAGE_VIEWS, TIME_SPENT, CUSTOM, et plus).	« Create a URL goal that matches `/thank-you`. »
`goal_update`	Modifier le nom, la description, les tags, les outils de suivi ou le paramètre de conversions multiples d’un objectif.	« Rename goal `271552` to `Signup complete`. »
`goal_update_type`	Changer le type d’un objectif et remplacer sa configuration spécifique au type (les tags sont conservés).	« Change goal `271552` to a CLICK goal. »
`goal_delete`	Supprimer définitivement un objectif.	« Delete goal `271552`. »

Sites

Découvrez les projets auxquels vous avez accès. La plupart des autres outils nécessitent un code de site : commencez donc par cet outil.

Outil	Description	Exemple de prompt
`site_list`	Lister les sites (projets) auxquels vous avez accès, avec le code, le nom et le statut de suivi de chaque site.	« List the available Kameleoon sites. »

Segments

Définissez et inspectez les audiences que vous ciblez.

Outil	Description	Exemple de prompt
`segment_list`	Parcourir les segments d’un site, avec leur nombre d’utilisations.	« List segments for site `d1alzzxd7k`. »
`segment_get`	Inspecter l’arbre de conditions d’un segment (JSON brut plus un résumé lisible).	« Show segment `200604`. »
`segment_create`	Créer un segment d’audience à partir d’un arbre de conditions (géolocalisation, appareil, navigateur, données personnalisées, et plus). Un arbre comporte au plus deux niveaux.	« Create a segment for desktop visitors in France. »
`segment_update`	Modifier le nom, la description ou les conditions d’un segment. Chaque campagne qui utilise le segment cible aussitôt la nouvelle audience. Modifier les conditions d’un segment utilisé par autre chose que des expériences draft nécessite une confirmation.	« Add Belgium to segment `200604`. »
`segment_delete`	Supprimer un segment. L’outil bloque la suppression par défaut lorsque le segment est utilisé ; contournez ce blocage avec force.	« Delete segment `200604`. »

Les conditions d’un segment comportent au plus deux niveaux : des groupes de conditions reliés par un AND ou un OR de premier niveau. L’outil refuse un arbre de conditions plus profond avec une explication au lieu de l’aplatir, car l’aplatissement peut élargir l’audience. Demandez à votre assistant IA de réécrire l’arbre sur deux niveaux.

Déclencheurs

Définissez quand une campagne se déclenche. Un déclencheur indique le moment (un visiteur atteint une page, un événement se produit ou un nombre de visites dépasse un seuil défini), et un segment indique à qui. La règle de ciblage d’une expérience combine un de chaque.

Outil	Description	Exemple de prompt
`trigger_list`	Parcourir les déclencheurs enregistrés d’un site, filtrés éventuellement par nom.	« List triggers for site `d1alzzxd7k`. »
`trigger_get`	Inspecter les conditions d’un déclencheur et les campagnes qui le référencent.	« Show trigger `300118`. »
`trigger_create`	Créer un déclencheur enregistré à partir de conditions qui décrivent un moment, comme l’URL ou le titre d’une page, la page d’atterrissage, le référent, la source de trafic, les pages vues, les visites, le jour de la semaine, la plage horaire, les données personnalisées, un cookie ou un événement. Les attributs du visiteur, comme l’appareil ou la localisation, relèvent d’un segment. Un nouveau déclencheur n’affecte pas le trafic en direct tant que vous ne l’associez pas à une expérience.	« Create a trigger on site `d1alzzxd7k` that fires on `/pricing`. »
`trigger_update`	Modifier le nom, la description ou les conditions d’un déclencheur. Modifier les conditions d’un déclencheur utilisé par autre chose qu’une expérience draft affiche d’abord un aperçu, et n’est appliqué qu’après votre confirmation.	« Rename trigger `300118` to `Pricing page`. »
`trigger_delete`	Supprimer définitivement un déclencheur. Vous ne pouvez supprimer un déclencheur en cours d’utilisation qu’avec `force` défini sur true, et jamais pendant qu’une campagne en direct l’utilise.	« Delete trigger `300118`. »

Les conditions d’un déclencheur acceptent les types de page, de visite, de temps et d’événement, comme PAGE_URL, VISITS, TIME_RANGE et EVENT. Les attributs du visiteur, comme DEVICE_TYPE, GEOLOCATION et BROWSER, relèvent d’un segment, et les déclencheurs les refusent. Vous ne pouvez pas modifier avec ces outils les déclencheurs que Kameleoon crée pour la règle de ciblage d’une expérience. Utilisez targeting_rule_update pour ces derniers.

Règles de ciblage

Associez à une expérience un segment (qui la voit) et un déclencheur (quand elle se déclenche).

Outil	Description	Exemple de prompt
`targeting_rule_list`	Lister les règles de ciblage d’un site.	« List targeting rules for site `d1alzzxd7k`. »
`targeting_rule_get`	Inspecter une règle de ciblage unique (segment, configuration, déclencheur et l’expérience à laquelle elle appartient).	« Show targeting rule `118605`. »
`targeting_rule_update`	Changer le segment ou le déclencheur qui cible une expérience, et modifier sa configuration. Seuls les champs que vous transmettez sont modifiés. L’outil refuse les configurations non valides sans rien enregistrer.	« Target experiment `149640` to segment `200604`. »
`targeting_rule_create`	Ajouter une règle de ciblage à une expérience qui n’en a pas. Les expériences créées avec `experiment_create` en ont déjà une, utilisez donc `targeting_rule_update` pour celles-ci.	Aucun

Intégration Claude Code

Étape 1 : Enregistrer le serveur

Pour enregistrer le serveur pour votre profil utilisateur (le rendant disponible dans tous les projets), ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante :

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" }'

Pour enregistrer le serveur uniquement pour le projet en cours (ce qui ajoute un fichier .mcp.json à votre dépôt pour le partage en équipe), exécutez :

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

Vérifiez que Claude a ajouté le serveur :

claude mcp list

Sortie attendue : kameleoon: ... - ✗ Failed to connect (Un échec de connexion ici est normal car vous n’avez pas encore terminé l’authentification).

Étape 2 : Terminer l’authentification OAuth

Dans le même terminal, déclenchez le flux de connexion :

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

La commande ouvre automatiquement un onglet de navigateur. Si ce n’est pas le cas, copiez l’URL affichée dans le terminal et ouvrez-la manuellement.
Connectez-vous à votre compte Kameleoon.
Cliquez sur Authorize.
Lorsque le navigateur affiche un message de succès, appuyez sur Ctrl+C dans votre terminal.

Vérifiez la connexion :

claude mcp list

Sortie attendue : kameleoon: ... - ✓ Connected

Étape 3 : Démarrer une nouvelle session Claude Code

Claude Code rend les outils des serveurs MCP nouvellement ajoutés disponibles uniquement dans les sessions que vous démarrez après l’enregistrement du serveur. Fermez votre session de chat Claude Code en cours et ouvrez-en une nouvelle.

Étape 4 : Vérifier la connexion

Dans une nouvelle conversation Claude Code, essayez les prompts suivants :

« 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. »

Dépannage Claude

Symptôme	Cause	Solution
Le navigateur ne s’ouvre pas.	Échec du lancement automatique.	Copiez l’URL depuis le terminal et ouvrez-la manuellement.
Connexion refusée sur le port 35535.	Le port est utilisé.	Exécutez `netstat -ano \| findstr :35535`, terminez le processus et réessayez.
Échec de la connexion après OAuth.	Le jeton n’a pas persisté.	Réexécutez la commande de l’étape 2 pour rafraîchir votre jeton.
Les outils ne sont pas visibles dans Claude.	La session a commencé avant l’ajout du serveur.	Démarrez une nouvelle conversation Claude Code.
Un outil plus récent, comme `experiment_update` ou `trigger_list`, est absent de la liste des outils.	Le client conserve la liste d’outils chargée avant la sortie de ces outils.	Reconnectez le serveur. Dans Claude.ai, accédez à Settings > Connectors et reconnectez Kameleoon. Dans Claude Code, exécutez `/mcp` et choisissez Reconnect.
Clé `mcpServers` rejetée dans `settings.json`.	Mauvais fichier ; Claude Code n’utilise pas cette clé.	Utilisez plutôt la commande `claude mcp add`.
Erreur d’authentification après une longue période.	Jeton OAuth expiré.	Réexécutez la commande de l’étape 2.

Intégration Antigravity

Configuration rapide

Collez le prompt d’auto-démarrage suivant directement dans votre chat Antigravity pour vous connecter automatiquement :

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.

Configuration manuelle

Modifiez le fichier de configuration à ~/.gemini/antigravity/mcp_config.json et ajoutez le bloc JSON suivant :

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

Intégration Codex

Configuration rapide

Collez le prompt d’auto-démarrage suivant dans votre chat 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.

Configuration manuelle

Ajoutez le bloc suivant à ~/.codex/config.toml. Créez le fichier s’il n’existe pas :

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

Authentifier la connexion

Le serveur MCP Kameleoon utilise OAuth. Exécutez la commande suivante dans votre terminal pour démarrer le flux d’autorisation :

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

Comportement attendu :

Le navigateur ouvre automatiquement une fenêtre.
Cliquez sur Authorize sur la page de connexion Kameleoon.
Kameleoon complète le callback local sur le port 35535.
Le terminal confirme que le proxy s’est connecté avec succès.

Une connexion réussie produit un texte semblable au suivant :

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

Vérifier les opérations des outils

Après vous être authentifié, exécutez les vérifications suivantes pour confirmer que les outils fonctionnent comme prévu :

Lister les outils disponibles : Confirmez que tools/list réussit et renvoie les outils Kameleoon. Assurez-vous que la sortie inclut les outils listés dans le tableau des outils, comme experiment_code_get, feature_flag_list et feature_flag_create.
Récupérer les feature flags : Exécutez feature_flag_list(siteCode = "d1alzzxd7k"). Une réponse réussie renvoie une liste de feature flags pour le site spécifié.
Récupérer les résultats d’expérience : Exécutez experiment_results_get(experimentId = 149640). Une réponse réussie inclut le nom de l’expérience, le code du site, le type et le statut.

Intégration Cursor

Cursor intègre les outils MCP directement dans la barre latérale Chat de l’IDE, ce qui les rend disponibles pendant que vous codez.

Option 1 : Configurer via l’UI Cursor (recommandé)

Ouvrez les paramètres Cursor (Cmd+Shift+J sur macOS, Ctrl+Shift+J sur Windows/Linux).
Naviguez vers Features > MCP Servers > + Add New MCP Server.
Définissez le Name sur kameleoon.
Définissez le Type sur command.

Saisissez la chaîne suivante comme Command :

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

Enregistrez la configuration.

Option 2 : Configurer via mcp.json (avancé)

Ouvrez ~/.cursor/mcp.json (créez le fichier s’il n’existe pas) et ajoutez l’entrée suivante à l’objet 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\" }'"
      ]
    }
  }
}

Redémarrez Cursor après avoir modifié le fichier manuellement.

Exemples de prompts pour les workflows développeur

Une fois le serveur MCP Kameleoon connecté, utilisez des prompts comme les suivants dans votre 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>. »

Pour des workflows plus avancés, essayez les prompts suivants :

« 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. »

Workflow avancé : Automatisation de bout en bout

transpose_winning_experiment couvre la vérification du gagnant et la récupération du code en un seul appel, mais la conversion de ce code et son déploiement bénéficient encore d’un prompt système explicite. L’exemple suivant cible les applications React et demande à l’agent IA d’appeler l’outil, puis de terminer le cycle de vie d’implémentation : convertir le code, l’encapsuler derrière un nouveau feature flag et le déployer, le tout via les outils MCP. Collez le prompt suivant dans votre assistant 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.

Référence des paramètres des outils

Utilisez les noms exacts des outils et des paramètres retournés par tools/list. Le schéma MCP en direct prend en charge les paramètres suivants.

Expériences

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`experiment_list`	Aucun	`siteCode`, `filterQuery`, `status` (une ou plusieurs valeurs parmi `active`, `deviated`, `draft`, `paused`, `scheduled`, `stopped`, `used_as_personalization` ; les expériences running sont `active` et `deviated`), `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`experiment_get`	`experimentId`	Aucun
`experiment_code_get`	`experimentId`, `variationId`	Aucun
`experiment_results_get`	`experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` par défaut, ou `VISITS`), `includeRawReport`
`experiment_create`	`payload` (`siteCode`, `name`, `type`, `baseURL`)	`payload` : `mainGoalId`, `goals`, `tags`, `description`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `trafficAllocationMethod`, `collectingDataEnabled`, `multipleTestingCorrection`, `executeCodeForReference`
`experiment_duplicate`	`experimentId`	Aucun
`experiment_variation_create`	`experimentId`, `name`	`jsCode`, `cssCode`, `customJson` (chaîne JSON), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (`type` requis ; `url` pour `GLOBAL_REDIRECTION` ; `parameters` pour `PARAMETER_REDIRECTION` ; `includeQueryParameters`, par défaut `false`), `confirm` (requis lorsque l’expérience n’est pas un draft)
`experiment_variation_update`	`variationId`	`experimentId` (l’outil refuse l’appel si cette valeur ne correspond pas à l’expérience de la variation), `name`, `jsCode`, `cssCode` (une chaîne vide efface le champ), `customJson` (chaîne JSON), `isJsCodeAfterDomReady`, `shadowDom`, `redirection` (remplace les paramètres de redirection existants ; `type` requis), `confirm` (requis lorsque l’expérience n’est pas un draft)
`experiment_update`	`experimentId`	`name`, `description` (une valeur vide conserve la description actuelle), `baseURL` (une URL absolue `http` ou `https`), `tags` et `goals` (chacun remplace la liste complète), `mainGoalId`, `commonJavaScriptCode`, `commonCssCode`, `globalScript` (une chaîne vide efface le champ), `collectingDataEnabled`, `executeCodeForReference`, `multipleTestingCorrection`, `trafficAllocationMethod` (impossible lorsque l’expérience diffuse du trafic ou une fois qu’elle est stopped), `confirm` (requis lorsque l’expérience n’est pas un draft)
`experiment_traffic_allocation_set`	`experimentId`, `originPercentage` (de 0 à 100), `variationAllocations` (une entrée pour chaque variation, avec `variationId` et `percentage` ; le total avec `originPercentage` ne peut pas dépasser 100)	`respool` (par défaut `false`), `confirm` (requis pour les expériences scheduled et paused)
`experiment_lifecycle_update`	`experimentId`, `status`	`confirm` (requis pour `stopped` et `deleted`), `reason`
`transpose_winning_experiment`	`experimentId`	`mode` (`strict_winner_only` par défaut, ou `manual_variation_conversion`), `fallbackVariationId` (requis lorsque `mode` est `manual_variation_conversion`), `targetFeatureKey` (par défaut `pbx-winning-experiment-<experimentId>`)

experiment_create accepte MVT et SDK_HYBRID comme valeurs valides pour type, mais aucune des deux ne peut réellement être créée via cet outil. MVT échoue toujours car l’API exige mvtVariations (sections et variations) à la création, et aucun outil MCP n’expose ce champ. SDK_HYBRID échoue toujours avec une erreur « Incorrect Experiments type », quel que soit le contenu envoyé. AI, CLASSIC, DEVELOPER et PROMPT se créent tous correctement. Pour créer un test multivariate, appelez directement l’Automation API en suivant les étapes de Créer un test multivariate.

Les outils de variation ne prennent pas en charge les expériences stopped, les expériences MVT ni les expériences feature flag. Pour les variations de feature flags, utilisez feature_flag_variation_create. Vous ne pouvez pas modifier la répartition du trafic d’une expérience running, ni d’une expérience qui utilise une méthode d’allocation de type bandit, via le serveur MCP.

Feature flags

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`feature_flag_list`	Aucun	`siteCode`, `filterQuery`, `page`, `perPage`, `sortField`, `sortOrder`
`feature_flag_get`	`featureKey`, `siteCode`	`environmentKey` (`*` pour tous les environnements)
`feature_flag_create`	`siteCode`, `featureKey`, `name`	`description`
`feature_flag_duplicate`	`featureKey`, `siteCode`	Aucun
`feature_flag_delete`	`featureKey`, `siteCode`	`confirm` (requis pour appliquer la modification)
`feature_flag_enable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (requis pour appliquer la modification)
`feature_flag_disable`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`	`confirm` (requis pour appliquer la modification)
`feature_flag_activity_logs_get`	Aucun	`type`, `sortKey` (`timestamp`), `sortOrder`, `page`, `perPage`
`feature_flag_experiment_results_get`	`featureKey`, `siteCode`, `environmentKey`, `experimentId`	`goalIds`, `audienceBasis` (`VISITORS` par défaut, ou `VISITS`), `includeRawReport`

Règles, variations et variables

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`feature_flag_rule_targeted_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (requis lorsque le flag est déjà enabled dans l’environnement)
`feature_flag_rule_progressive_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `variationKey`, `startExposition`, `stopExposition`, `increaseBy`, `frequencyValue`, `frequencyUnit` (`MINUTES`, `HOURS` ou `DAYS`), `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (requis lorsque le flag est déjà enabled dans l’environnement)
`feature_flag_rule_experimentation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `environmentKey`, `controlVariationKey`, `trafficAllocations`, `exposition`, `releaseDateTime`, `timeZone`	`ruleName`, `confirm` (requis lorsque le flag est déjà enabled dans l’environnement)
`feature_flag_variation_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variationName`	Aucun
`feature_flag_variable_create`	`siteCode`, `featureKey`, `variableKey`, `variableType`, `defaultValue`	Aucun
`feature_flag_variation_variable_set`	`siteCode`, `featureKey`, `variationKey`, `variableKey`, `value`	Aucun

Objectifs

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`goal_list`	Aucun	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_get`	`goalId`	Aucun
`goal_search`	`query`	`siteCode`, `page`, `perPage`
`goal_create`	`payload` (`name`, `siteCode`, `type`, `hasMultipleConversions`)	`payload` : paramètres spécifiques au type (`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`	paramètres spécifiques au type
`goal_delete`	`goalId`	Aucun

Sites

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`site_list`	Aucun	Aucun

Segments

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`segment_list`	Aucun	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`segment_get`	`segmentId`	Aucun
`segment_create`	`name`, `siteCode`	`conditionDataTree`, `description`
`segment_update`	`segmentId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (remplace tout l’arbre), `confirm` (requis lorsque les conditions changent sur un segment utilisé par autre chose qu’une expérience draft)
`segment_delete`	`segmentId`	`force`

Déclencheurs

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`trigger_list`	Aucun	`siteCode`, `query`, `page`, `perPage`
`trigger_get`	`triggerId`	Aucun
`trigger_create`	`name`, `siteCode`, `conditionDataTree`	`description`, `audienceTracking` (par défaut `false`)
`trigger_update`	`triggerId`	`name`, `description`, `conditionDataTree` (remplace tout l’arbre), `confirm` (requis lorsque les conditions changent sur un déclencheur utilisé par autre chose qu’une expérience draft)
`trigger_delete`	`triggerId`	`force` (par défaut `false`)

Pour associer un déclencheur enregistré à une expérience, appelez targeting_rule_update avec triggerConfiguration défini sur SAVED_TEMPLATE et targetingConfigurationParam défini sur l’ID du déclencheur.

Règles de ciblage

Outil	Paramètres requis	Paramètres optionnels
`targeting_rule_list`	Aucun	`siteCode`, `page`, `perPage`
`targeting_rule_get`	`targetingRuleId`	Aucun
`targeting_rule_update`	`experimentId`	`targetingRuleId` (facultatif ; s’il est fourni, il doit être la règle de l’expérience elle-même), `segmentId`, `segmentConfiguration` (`ALL_VISITORS` supprime le segment), `triggerId`, `triggerConfiguration`, `targetingConfigurationParam`, `confirm` (requis lorsque l’expérience n’est pas un draft)
`targeting_rule_create`	`segmentConfiguration`, `siteCode`, `experimentId`	`segmentId`, `triggerConfiguration`, `triggerId`, `targetingConfigurationParam`

Valeurs d’énumération acceptées : experiment_lifecycle_update.status est started, resumed, paused, stopped ou deleted. Le type d’expérience est AI, CLASSIC, DEVELOPER, MVT, PROMPT ou SDK_HYBRID. Le type d’objectif est CLICK, CUSTOM, SCROLL, PAGE_VIEWS, URL, TIME_SPENT, RETENTION_RATE, WAREHOUSE ou RATIO_METRICS. variableType est BOOLEAN, NUMBER, STRING, JSON, JS, CSS ou ENUM. trafficAllocations est une chaîne variationKey:percentage séparée par des virgules dont la somme est 100 (par exemple off:50,on:50). releaseDateTime est une date-heure locale ISO-8601 sans décalage (par exemple 2026-07-01T09:00:00) et timeZone est une zone IANA (par exemple Europe/Paris ou UTC). trafficAllocationMethod est MANUAL (par défaut), MULTI_ARMED_BANDIT ou CONTEXTUAL_BANDIT. frequencyUnit est MINUTES, HOURS ou DAYS. audienceBasis est VISITORS (par défaut) ou VISITS. segmentConfiguration est ALL_VISITORS, AUTOPROMO_AUTODEFINED, GRAPHICAL_PAGES, HEAT_SLICE, PAGE, SAVED_TEMPLATE, SITE ou URL, et triggerConfiguration prend les mêmes valeurs, sauf ALL_VISITORS. Le paramètre targetingConfigurationParam est un ID de déclencheur enregistré pour SAVED_TEMPLATE, un ID de segment pour HEAT_SLICE, une URL complète pour PAGE ou un fragment d’URL pour URL.

Pour des requêtes spécifiques à un environnement, passez environmentKey = "production" ou environmentKey = "staging" quand ces valeurs sont prises en charge.

Conseils de prompting

Incluez le code du site lorsque vous travaillez avec des feature flags.
Incluez l’ID d’expérience lorsque vous interrogez des expériences ou leurs résultats.
Incluez à la fois experimentId et variationId lorsque vous demandez le code d’une variation.
Nommez explicitement l’environnement cible lorsque vous demandez à l’agent d’activer ou de désactiver un feature flag.
Demandez un résumé en langage clair si vous voulez que votre agent IA interprète la réponse MCP plutôt que de simplement récupérer les données brutes.

Dépannage général

Le port 35535 est déjà utilisé

Si l’authentification échoue avec une erreur EADDRINUSE, un autre processus écoute déjà sur le port de callback OAuth.

Cause : Un processus mcp-remote obsolète reste actif depuis une tentative d’authentification précédente.
Solution : Arrêtez le processus obsolète qui utilise le port 35535, puis relancez la commande OAuth.

Le serveur MCP n’apparaît pas dans le chat Codex

Codex peut ne pas recharger à chaud les serveurs MCP nouvellement ajoutés dans un thread déjà en cours d’exécution.

Solution : Rafraîchissez Codex ou démarrez une nouvelle session après avoir mis à jour config.toml.

Le flux du navigateur ne se termine pas

Si la fenêtre du navigateur OAuth s’ouvre mais que l’autorisation ne se termine pas :

Confirmez que vous avez cliqué sur le bouton Authorize sur la page de connexion Kameleoon.
Vérifiez que les paramètres de votre navigateur ou de votre système ne bloquent pas les callbacks localhost.
Ouvrez manuellement l’URL de callback si votre navigateur ne parvient pas à la lancer automatiquement.

Un outil renvoie BLOCKED au lieu d’appliquer la modification

Les outils qui modifient le trafic en direct renvoient un aperçu avec le statut BLOCKED tant que vous ne confirmez pas. Ce statut ne signifie pas une erreur.

Solution : Lisez l’aperçu et, si la modification vous convient, demandez à votre assistant IA de répéter l’appel avec confirm défini sur true. Pour segment_delete et trigger_delete, utilisez force à la place.

Les agents headless ou distants ne parviennent pas à s’authentifier

Les agents distants ou headless (comme Codex hébergé dans le cloud) ne peuvent pas effectuer l’étape d’autorisation basée sur le navigateur.

Solution : Utilisez à la place une version desktop de votre outil.

Commande npx introuvable

Si la commande échoue avec une erreur « not found », assurez-vous que npx est disponible sur le chemin de votre système. Les versions de Node.js 8.2 et ultérieures incluent npx par défaut.

Tutoriels

​Configurer le serveur là où vous développez

​Fonctionnalités

​Créer des variations avec leur propre code

​Modifier les expériences, les segments et les déclencheurs

​Le workflow principal : de l’expérience gagnante à la production

​Utilisation des tokens et choix du forfait

​Outils disponibles

​Expériences

​Feature flags

​Règles, variations et variables

​Objectifs

​Sites

​Segments

​Déclencheurs

​Règles de ciblage

​Intégration Claude Code

​Étape 1 : Enregistrer le serveur

​Étape 2 : Terminer l’authentification OAuth

​Étape 3 : Démarrer une nouvelle session Claude Code

​Étape 4 : Vérifier la connexion

​Dépannage Claude

​Intégration Antigravity

​Configuration rapide

​Configuration manuelle

​Intégration Codex

​Configuration rapide

​Configuration manuelle

​Authentifier la connexion

​Vérifier les opérations des outils

​Intégration Cursor

​Option 1 : Configurer via l’UI Cursor (recommandé)

​Option 2 : Configurer via mcp.json (avancé)

​Exemples de prompts pour les workflows développeur

​Workflow avancé : Automatisation de bout en bout

​Référence des paramètres des outils

​Expériences

​Feature flags

​Règles, variations et variables

​Objectifs

​Sites

​Segments

​Déclencheurs

​Règles de ciblage

​Conseils de prompting

​Dépannage général

​Le port 35535 est déjà utilisé

​Le serveur MCP n’apparaît pas dans le chat Codex

​Le flux du navigateur ne se termine pas

​Un outil renvoie BLOCKED au lieu d’appliquer la modification

​Les agents headless ou distants ne parviennent pas à s’authentifier

​Commande npx introuvable

Configurer le serveur là où vous développez

Fonctionnalités

Créer des variations avec leur propre code

Modifier les expériences, les segments et les déclencheurs

Le workflow principal : de l’expérience gagnante à la production

Utilisation des tokens et choix du forfait

Outils disponibles

Expériences

Feature flags

Règles, variations et variables

Objectifs

Sites

Segments

Déclencheurs

Règles de ciblage

Intégration Claude Code

Étape 1 : Enregistrer le serveur

Étape 2 : Terminer l’authentification OAuth

Étape 3 : Démarrer une nouvelle session Claude Code

Étape 4 : Vérifier la connexion

Dépannage Claude

Intégration Antigravity

Configuration rapide

Configuration manuelle

Intégration Codex

Configuration rapide

Configuration manuelle

Authentifier la connexion

Vérifier les opérations des outils

Intégration Cursor

Option 1 : Configurer via l’UI Cursor (recommandé)

Option 2 : Configurer via mcp.json (avancé)

Exemples de prompts pour les workflows développeur

Workflow avancé : Automatisation de bout en bout

Référence des paramètres des outils

Expériences

Feature flags

Règles, variations et variables

Objectifs

Sites

Segments

Déclencheurs

Règles de ciblage

Conseils de prompting

Dépannage général

Le port 35535 est déjà utilisé

Le serveur MCP n’apparaît pas dans le chat Codex

Le flux du navigateur ne se termine pas

Un outil renvoie BLOCKED au lieu d’appliquer la modification

Les agents headless ou distants ne parviennent pas à s’authentifier

Commande npx introuvable