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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 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.

Fonctionnalités

Une fois le serveur connecté, votre agent IA peut interagir avec Kameleoon pour :
  • Découvrir et inspecter les expériences, feature flags, objectifs, segments et règles de ciblage.
  • Construire des expériences de bout en bout : créer, dupliquer 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 et des segments d’audience, et associer des segments aux expériences.
  • 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.

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

Le serveur MCP Kameleoon automatise le « dernier kilomètre » de l’implémentation. Sans quitter l’IDE, vous pouvez demander à votre assistant IA d’exécuter le workflow suivant :
  1. Récupérer les résultats de l’expérience et identifier la variation gagnante.
  2. Extraire le code brut de la variation depuis Kameleoon.
  3. Convertir le code en code natif prêt pour la production (comme des composants React) aligné sur la base de code existante.
  4. Créer un feature flag dans Kameleoon.
  5. Encapsuler la nouvelle implémentation derrière le feature flag.
  6. 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).

Expériences

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

Feature flags

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

Livraison des flags, variations et variables

Façonnez la manière dont un flag est livré, et définissez les variations et variables typées qu’il sert.

Objectifs

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

Segments

Définissez et inspectez les audiences que vous ciblez.

Sites et règles de ciblage

Découvrez vos projets et associez des segments à des expériences.

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 :
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 :
Vérifiez que Claude a ajouté le serveur :
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 :
  1. 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.
  2. Connectez-vous à votre compte Kameleoon.
  3. Cliquez sur Authorize.
  4. Lorsque le navigateur affiche un message de succès, appuyez sur Ctrl+C dans votre terminal.
Vérifiez la connexion :
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 my Kameleoon feature flags. »
  • « What experiments are active on site X? »
  • « Show me the status of experiment Y. »
  • « Show me the code for variation 1 of experiment Z. »

Dépannage Claude

Intégration Antigravity

Configuration rapide

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

Configuration manuelle

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

Intégration Codex

Configuration rapide

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

Configuration manuelle

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

Authentifier la connexion

Le serveur MCP Kameleoon utilise OAuth. Exécutez la commande suivante dans votre terminal pour démarrer le flux d’autorisation :
Comportement attendu :
  1. Le navigateur ouvre automatiquement une fenêtre.
  2. Cliquez sur Authorize sur la page de connexion Kameleoon.
  3. Kameleoon complète le callback local sur le port 35535.
  4. Le terminal confirme que le proxy s’est connecté avec succès.
Une connexion réussie produit un texte semblable au suivant :

Vérifier les opérations des outils

Après vous être authentifié, exécutez les vérifications suivantes pour confirmer que les outils fonctionnent comme prévu :
  1. 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.
  2. Récupérer les feature flags : Exécutez feature_flag_list(siteCode = "d1alzzxd7k"). Une réponse réussie renvoie une liste de feature flags pour le site spécifié.
  3. 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)

  1. Ouvrez les paramètres Cursor (Cmd+Shift+J sur macOS, Ctrl+Shift+J sur Windows/Linux).
  2. Naviguez vers Features > MCP Servers > + Add New MCP Server.
  3. Définissez le Name sur kameleoon.
  4. Définissez le Type sur command.
  5. Saisissez la chaîne suivante comme Command :
  6. 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 :
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 me 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 currently 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

Pour découvrir toutes les capacités du serveur MCP, utilisez un prompt système complet. L’exemple suivant montre comment transposer le code de la variation gagnante en composants React, ce qui est principalement destiné aux applications React. Il demande à l’agent IA de gérer l’ensemble du cycle de vie d’implémentation, depuis la récupération des résultats gagnants jusqu’à la génération de code natif prêt pour la production, encadré par un nouveau feature flag, puis de le déployer et de le valider, le tout via les outils MCP. Collez le prompt suivant dans votre assistant IA :

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

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.

Feature flags

Livraison des flags, variations et variables

Objectifs

Segments

Sites et règles de ciblage

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).
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.

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.