LaunchDarkly

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Documentación

Servidor MCP local de LaunchDarkly

El servidor local de Model Context Protocol (MCP) para los entornos federales y de la Unión Europea (UE) de LaunchDarkly.

[!IMPORTANT] Utilice el servidor MCP alojado de LaunchDarkly cuando esté disponible

LaunchDarkly recomienda encarecidamente utilizar el servidor MCP alojado cuando esté disponible. El servidor alojado es más completo en funciones y recibe actualizaciones más frecuentes que este servidor autogestionado.

LaunchDarkly proporciona este servidor MCP autogestionado para instancias de LaunchDarkly UE o Federales, que aún no admiten el MCP alojado.

Tabla de contenidos

Instalación

Este servidor MCP se puede instalar en cualquier cliente de IA que admita el protocolo MCP. Consulte las instrucciones de su cliente de IA si no aparece aquí.

Pasos de instalación en Cursor

Cree un archivo .cursor/mcp.json en la raíz de su proyecto con el siguiente contenido:

{
  "mcpServers": {
    "LaunchDarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      ]
    }
  }
}

Especifique su clave de API tal como aparece en la página de Autorización de LaunchDarkly.

Pasos de instalación en Claude

Agregue la siguiente definición de servidor a su archivo claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "LaunchDarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      ]
    }
  }
}

Especifique su clave de API tal como aparece en la página de Autorización de LaunchDarkly.

Pasos de instalación en Qodo Gen

  1. Abra el panel de chat de Qodo Gen en VSCode o IntelliJ.
  2. Haga clic en Connect more tools.
  3. Haga clic en + Add new MCP.
  4. Agregue la siguiente configuración:
{
  "mcpServers": {
    "LaunchDarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      ]
    }
  }
}

Especifique su clave de API tal como aparece en la página de Autorización de LaunchDarkly.

  1. Haga clic en Save.

Pasos de instalación en GitHub Copilot CLI

Utilice el CLI de Copilot para agregar el servidor MCP de forma interactiva:

/mcp add

O cree/edite ~/.copilot/mcp-config.json con el siguiente contenido:

{
  "mcpServers": {
    "LaunchDarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      ]
    }
  }
}

Especifique su clave de API tal como aparece en la página de Autorización de LaunchDarkly.

Para obtener más información, consulte la documentación del CLI de GitHub Copilot.

Pasos de instalación con binario independiente

También puede ejecutar el servidor MCP como un binario independiente sin dependencias adicionales. Debe extraer estos binarios de las versiones disponibles de GitHub especificando el valor tag apropiado:

curl -L -o mcp-server https://github.com/launchdarkly/mcp-server/releases/download/{tag}/mcp-server-bun-darwin-arm64 && \
chmod +x mcp-server

Pasos de instalación desde un clon local

También puede ejecutar el servidor MCP localmente clonando este repositorio. Una vez clonado, deberá instalar las dependencias (npm install) y compilar el servidor (npm run build).

Luego, configure la definición de su servidor para que haga referencia a su clon local. Por ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "launchdarkly": {
      "command": "node",
      "args": [
        "/path/to/mcp-server/bin/mcp-server.js", "start",
        "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      ]
    }
  }
}

Pasos de instalación usando variables de entorno

Algunos clientes de IA permiten acceder a variables de entorno dentro de las configuraciones de MCP. En los clientes de IA donde esto sea compatible, puede configurar su servidor MCP para que lea desde una variable de entorno como MCP_LD_TOKEN de la siguiente manera:

{
  "mcpServers": {
    "launchdarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "$LD_ACCESS_TOKEN"
      ],
      "env": {
        "LD_ACCESS_TOKEN": "MCP_LD_TOKEN"
      }
    }
  }
}

Pasos de instalación para Docker

Si instala el servidor MCP desde AWS Marketplace, extraiga la imagen usando un rol autenticado siguiendo las instrucciones proporcionadas en el listado del marketplace.

Para ejecutar el contenedor:

docker run --rm -p 8080:8080 709825985650.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/launchdarkly/mcp --api-key api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx

Luego, configure la definición de su servidor para que haga referencia a su clon local. Por ejemplo:

{
  "mcpServers": {
    "launchdarkly": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
        "--api-key", "$LD_ACCESS_TOKEN"
      ],
      "env": {
        "LD_ACCESS_TOKEN": "MCP_LD_TOKEN"
      }
      "url": "http://localhost:8080/sse"
    }
  }
}

Esto no funcionará en clientes de IA (como Cursor) que no admiten el acceso directo a variables de entorno dentro de las configuraciones de MCP. Como solución alternativa, puede invocar un script local desde su configuración de MCP. Consulte aquí para ver un ejemplo.

Requisitos

Para los tiempos de ejecución de JavaScript compatibles, consulte RUNTIMES.md.

Recursos y operaciones disponibles

Métodos disponibles

AiConfigs

  • getTargeting - Mostrar la segmentación de una configuración de IA
  • updateTargeting - Actualizar la segmentación de configuraciones de IA
  • list - Listar configuraciones de IA
  • create - Crear nueva configuración de IA
  • delete - Eliminar configuración de IA
  • get - Obtener configuración de IA
  • update - Actualizar configuración de IA
  • createVariation - Crear variación de configuración de IA
  • deleteVariation - Eliminar variación de configuración de IA
  • getVariation - Obtener variación de configuración de IA
  • updateVariation - Actualizar variación de configuración de IA

AuditLog

  • listEntries - Listar entradas del registro de auditoría

CodeReferences

Environments

FeatureFlags

  • getStatus - Obtener el estado de los indicadores de funcionalidad en todos los entornos
  • list - Listar indicadores de funcionalidad
  • create - Crear un indicador de funcionalidad
  • get - Obtener indicador de funcionalidad
  • patch - Actualizar indicador de funcionalidad
  • delete - Eliminar indicador de funcionalidad

Entornos disponibles

La mayoría de las cuentas de clientes funcionan en el entorno comercial (predeterminado) de LaunchDarkly. Los clientes en otros entornos pueden especificar el argumento --server-url para conectarse al entorno apropiado. Por ejemplo, los clientes en el entorno Federal de LaunchDarkly deben especificar el argumento --server-url https://app.launchdarkly.us al iniciar su servidor MCP.

EntornoURL del servidor
Comercial (predeterminado)https://app.launchdarkly.com
Federalhttps://app.launchdarkly.us
UEhttps://app.eu.launchdarkly.com

Contribuciones

Si bien valoramos las contribuciones de código abierto a este SDK, esta biblioteca se genera programáticamente. Cualquier cambio manual agregado a los archivos internos se sobrescribirá en la próxima generación. Esperamos recibir sus comentarios. No dude en abrir un PR o un issue con una prueba de concepto y haremos todo lo posible para incluirla en una versión futura.

Acerca de LaunchDarkly

  • LaunchDarkly es una plataforma de entrega continua que proporciona indicadores de funcionalidad como servicio y permite a los desarrolladores iterar de manera rápida y segura. Le permitimos marcar fácilmente sus funcionalidades y administrarlas desde el panel de control de LaunchDarkly. Con LaunchDarkly, usted puede:
    • Implementar una nueva funcionalidad para un subconjunto de sus usuarios (como un grupo de usuarios que optan por participar en un grupo de probadores beta), recopilando comentarios e informes de errores de casos de uso del mundo real.
    • Implementar gradualmente una funcionalidad para un porcentaje cada vez mayor de usuarios, y realizar un seguimiento del efecto que la funcionalidad tiene en métricas clave (por ejemplo, ¿qué probabilidad hay de que un usuario complete una compra si tiene la funcionalidad A versus la funcionalidad B?).
    • Desactivar una funcionalidad que se da cuenta de que está causando problemas de rendimiento en producción, sin necesidad de volver a implementar, o incluso reiniciar la aplicación con un archivo de configuración modificado.
    • Otorgar acceso a ciertas funcionalidades según los atributos del usuario, como el plan de pago (por ejemplo: los usuarios del plan 'gold' obtienen acceso a más funcionalidades que los usuarios del plan 'silver').
    • Deshabilitar partes de su aplicación para facilitar el mantenimiento, sin poner todo fuera de línea.
  • LaunchDarkly proporciona SDK de indicadores de funcionalidad para una amplia variedad de lenguajes y tecnologías. Lea nuestra documentación para obtener una lista completa.
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