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このガイドでは、Kameleoon の実験結果を Claude との単一の会話から Confluence ページにエクスポートします。スクリプトも、管理すべき保存済み API 認証情報も、コードも必要ありません。Claude は Kameleoon と Atlassian それぞれのリモート MCP(Model Context Protocol)サーバーに接続し、平易な言葉で依頼するとエクスポートを実行します。 どちらの MCP サーバーも、読み取り専用にとどまらないツールを公開しています。Kameleoon MCP サーバーは実験やフィーチャーフラグの開始・一時停止・停止・削除も行えます。Atlassian MCP サーバーは Confluence にとどまらず、Jira や Bitbucket にも対応しており、Confluence ページとコメントの作成・更新ツールも含まれています。認可時に付与した Jira と Bitbucket のアクセス権限に関わらず、そのアクセスは接続全体で有効になり、本エクスポートが触れるページに限定されません。いずれのコネクタが提案する操作も、承認する前に確認してください。

前提条件

  • エクスポート対象の実験にアクセスできる Kameleoon アカウント
  • 編集可能な Confluence スペース(Atlassian アカウントに接続されたサイト上)
  • Connectors を利用可能な Claude アカウント

ステップ 1: コネクタを追加する

同じ結果に至る 2 つの方法があります。すでに Claude をどのように使っているかに合わせて、いずれかを選んでください。

コーディングツール経由で接続する

  1. Kameleoon MCP サーバーをアシスタントに接続します。Claude Code、Cursor、Codex、Antigravity での登録と認証の手順は、Kameleoon MCP サーバー を参照してください。
  2. Atlassian MCP サーバーに接続します。Claude Code では次を実行します:
    続いて Claude Code 内で /mcp を実行し、ブラウザで認可します。Set up clients ではサポート対象クライアントの一覧を、各クライアントのドキュメントでは MCP 設定の手順を参照してください。
  3. アシスタントが両方のサーバーからツールを読み込むように、新しい会話を開始します。

Claude アプリ経由で接続する

  1. Claude アプリでアカウントのコネクタ設定を開きます(Customize > Connectors)。
  2. Kameleoon コネクタを追加し、OAuth 経由で認可します。コネクタディレクトリに表示されない場合は、URL https://mcp.kameleoon.com/mcp を使ってカスタムコネクタとして追加し、認可します。
  3. Atlassian コネクタを追加します。コネクタディレクトリで Atlassian を検索して直接追加し、認可して付与する Jira、Confluence、Bitbucket のアクセス権限を選択します。組織のディレクトリに表示されない場合は、URL https://mcp.atlassian.com/v2/mcp を使ってカスタムコネクタとして追加してください。
  4. 新しい会話を開始し、チャット内のプラスボタンで両方のコネクタをその会話で有効にします。ある会話で有効にしたコネクタは、新しい会話には引き継がれません。
Team または Enterprise プランでは、コネクタを自分で追加することができない場合があります。Add の代わりに Request ボタンが表示される場合、組織がコネクタを追加できるユーザーを制限しており、まず管理者がリクエストを承認する必要があります。

ステップ 2: Confluence ページを準備する

Confluence は Notion や Airtable のようなあらかじめ構築するデータベーススキーマを持ちません。書き込みアクセス権を持つスペースとその数値スペース ID があれば充分です。スペースの URL には Notion のデータベース ID や Airtable のベース ID のようには表示されず、Confluence ウェブ UI のどこにも表示されません。アシスタントにコネクタ経由で検索させるか、Confluence REST API の Get spaces エンドポイントから自分で取得してください。 アシスタントに対して、ページタイトル(デフォルトは Experiments)とスペース ID を提示します。最初の実行時、アシスタントはこのテーブルを含むページを作成します。以降の実行では、既存のページを検出して更新します。

ステップ 3: アシスタントにプロンプトを送る

Kameleoon MCP ツールは、生の結果と併せて独自の事前計算された勝者を返しますが、有意性はこのスキーマで固定されたしきい値ではなく、このアカウントに設定された信頼性しきい値に対して判定されます。以下のプロンプトは、代わりに生の数値を求めることでそのギャップを回避します。送信前に、実験 ID と Confluence スペース ID をご自身のものに置き換えてください。
このプロンプトを調整する場合に知っておくべきことがいくつかあります:
  • 生の数値の代わりに、ツール独自の勝者サマリーを求めないでください。これは、このスキーマで固定された 95%/80% の区分ではなく、アカウント独自のしきい値に対して有意性を判定します。
  • Confluence ページ内では、各実験の名前を一意に保ってください。アップサートはその列で照合されるため、同じ名前の行が複数存在すると、誤った行を更新したり、重複を作成したりする可能性があります。
  • 他の行を保持する指示は、Notion や Airtable バージョンのプロンプトよりも Confluence バージョンではより重要です。Confluence では行単位の書き込みがないため、既存の行の保持を忘れた更新はそれをページから削除してしまいます。
  • Kameleoon の結果は、同じ信頼性と改善率の値をレスポンスの別の場所で、異なる名前やスケールで繰り返すことがあります。プロンプトでは、どちらを使用するかをすでに指定しています。

ステップ 4: 自動化する

エクスポートを手動で繰り返さずにページを最新の状態に保つには、同じプロンプトで定期実行のスケジュールタスクを設定します。スケジュールされた各実行は、前回の実行の記憶を持たない新しいセッションで開始されるため、毎回、実験 ID(または実行中および最近完了したすべての実験を一覧表示する依頼)とスペース ID を含めてください。ほとんどのチームにとっては、日次または週次の頻度がこのエクスポートに適しています。

注意事項

  • AI アシスタントは固定された関数を実行する代わりに、実行ごとにこのマッピングを新たに解釈します。書き込まれたページは、特に最初の数回、Kameleoon の値と照らして確認してください。
  • Confluence はページのコンテンツをプレーンな HTML(Notion や Airtable のような型指定されたプロパティではない)として保存します。列の想定される型に対する値の検証は一切されないため、マッピングの誤りは単にエラーを発生させるのではなく、セルに誤ったテキストとして記録されます。最初の実行の後は、Notion や Airtable バージョンより慎重にテーブルを確認してください。
  • Atlassian コネクタの書き込みアクセス権は Confluence に限らず Jira と Bitbucket にも及ぶため、提案された操作はテーブル編集の確認だけでなく、より詳しく検討する価値があります。Kameleoon 側のアクションも別途確認してください。このコネクタは実行中の実験やフィーチャーフラグに影響を及ぼす可能性があります。
  • 毎回同じプロンプトを解釈させるエクスポートについて、実行のたびに結果が完全に一致することが求められる場合は、AI アシスタントの解釈に依存するのではなく、固定されたスクリプトの方がより予測可能な選択肢です。