LaunchDarkly MCP Server

LaunchDarkly MCP Server

Integrujte své AI workflowy s LaunchDarkly pro automatizovanou správu feature flagů a orchestraci prostředí pomocí oficiálního MCP serveru.

Co dělá “LaunchDarkly” MCP Server?

LaunchDarkly MCP (Model Context Protocol) Server je oficiální implementace, která propojuje AI asistenty a agenty s platformou pro správu funkcí LaunchDarkly přes Model Context Protocol. Tento server slouží jako most, který umožňuje AI nástrojům programově komunikovat s externími datovými zdroji, API a službami LaunchDarkly. Integrací s LaunchDarkly MCP Serverem mohou vývojáři a AI systémy automatizovat úkoly jako dotazování stavů feature flagů, správu prostředí či orchestraci rolloutů. To zlepšuje vývojové workflow díky bezproblémovému přístupu k funkcím LaunchDarkly přímo z AI nástrojů, což umožňuje efektivnější spolupráci, rychlé experimentování a bezpečnější nasazování.

Seznam promptů

V dostupné dokumentaci ani v repozitáři nebyly uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V dostupné dokumentaci ani v repozitáři nebyly uvedeny žádné explicitní zdroje.

Seznam nástrojů

V dostupné dokumentaci ani v repozitáři nebyly uvedeny žádné konkrétní nástroje, včetně samotné serverové implementace.

Příklady využití tohoto MCP serveru

  • Správa feature flagů
    AI asistenti mohou komunikovat s API LaunchDarkly za účelem automatizace vytváření, úprav a kontroly stavů feature flagů, což zvyšuje efektivitu a snižuje počet chyb vzniklých manuálním zásahem.
  • Konfigurace prostředí
    Vývojáři mohou pomocí MCP serveru přepínat, spravovat nebo auditovat různá prostředí skrze AI dotazy, což zjednodušuje správu prostředí.
  • Automatizované rollouty a experimentování
    Server umožňuje orchestraci rolloutů a experimentů, díky čemuž mohou AI agenti analyzovat výsledky a programově navrhovat změny.
  • Monitoring a compliance
    Integrace s monitorovacími nástroji zajistí, že využití feature flagů odpovídá požadavkům na compliance, přičemž AI agenti mohou proaktivně upozorňovat na konfigurační či provozní problémy.
  • Spolupráce a automatizace workflow
    Týmy mohou automatizovat opakující se úkoly v LaunchDarkly přímo ze svých AI klientů, což urychluje iterace a snižuje přepínání kontextu.

Jak jej nastavit

Windsurf

V dokumentaci nebyly nalezeny žádné instrukce pro nastavení ve Windsurf.

Claude

  1. Získejte svůj LaunchDarkly API klíč na stránce autorizace LaunchDarkly.
  2. Otevřete svůj soubor claude_desktop_config.json.
  3. Přidejte následující do objektu mcpServers:
    {
      "mcpServers": {
        "LaunchDarkly": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
            "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte soubor.
  5. Restartujte Claude a ověřte, že je MCP server připojen.

Zabezpečení API klíčů:
Používejte proměnné prostředí pro citlivé údaje:

{
  "mcpServers": {
    "LaunchDarkly": {
      "env": {
        "LD_API_KEY": "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
      },
      "inputs": {
        "api-key": "${LD_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Získejte svůj LaunchDarkly API klíč.
  2. V kořenovém adresáři projektu vytvořte soubor .cursor/mcp.json.
  3. Přidejte následující:
    {
      "mcpServers": {
        "LaunchDarkly": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y", "--package", "@launchdarkly/mcp-server", "--", "mcp", "start",
            "--api-key", "api-xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx"
          ]
        }
      }
    }
    
  4. Uložte soubor.
  5. Restartujte Cursor a ověřte, že je MCP server připojen.

Zabezpečení API klíčů:
Používejte proměnné prostředí jako výše.

Cline

V dokumentaci nebyly nalezeny žádné instrukce pro nastavení v Cline.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do workflowu FlowHunt nejprve přidejte MCP komponentu do vašeho flow a propojte ji s AI agentem:

FlowHunt MCP flow

Klikněte na komponent MCP pro otevření konfiguračního panelu. V sekci systémové konfigurace MCP vložte údaje o svém MCP serveru v tomto formátu JSON:

{
  "LaunchDarkly": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci může AI agent využívat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “LaunchDarkly” na skutečný název vaší instance MCP serveru a URL na vaši vlastní adresu MCP serveru.


Přehled

SekceK dispoziciPodrobnosti/Poznámky
PřehledJasný popis v README.md
Seznam promptůNebyly nalezeny žádné šablony promptů
Seznam zdrojůNebyly uvedeny explicitní zdroje
Seznam nástrojůV dokumentaci či zdrojových souborech chybí detaily o nástrojích
Zabezpečení API klíčůPříklad uveden v instrukcích k nastavení
Podpora vzorkování (méně důležité)Není zmíněno

Na základě výše uvedeného poskytuje LaunchDarkly MCP Server solidní přehled a instrukce k nastavení, ale chybí dokumentace či příklady promptů, zdrojů a nástrojů. Instalace je tedy snadná, ale pro pokročilé MCP scénáře je aktuálně méně přívětivý pro vývojáře.


MCP skóre

Má licenci✅ (MIT)
Obsahuje alespoň jeden nástroj
Počet forků2
Počet hvězd5

Hodnocení:
Na základě dokumentace, srozumitelnosti nastavení a existence licence, ale absence detailů o zdrojích, nástrojích a promtech, hodnotím tento MCP server známkou 4/10 pro vývojářský komfort a pokročilé MCP funkce hned po instalaci.

Často kladené otázky

Co je LaunchDarkly MCP Server?

LaunchDarkly MCP Server je oficiální implementace, která propojuje AI asistenty a agenty s platformou pro správu funkcí LaunchDarkly pomocí Model Context Protocolu. Umožňuje automatizovanou práci s feature flagy, prostředími a rollouty přímo z AI nástrojů.

Co mohu automatizovat pomocí LaunchDarkly MCP Serveru?

Můžete automatizovat vytváření, úpravy a kontrolu stavu feature flagů, správu a audit prostředí, orchestraci rolloutů a experimentů, integraci s monitoringem souladu a zjednodušení workflow pro vývojové týmy.

Jak mohu zabezpečit své API klíče při konfiguraci serveru?

Vždy používejte proměnné prostředí pro ukládání citlivých API klíčů. Konfigurace Claude i Cursor podporují bezpečné vkládání API klíčů přes proměnné prostředí, abyste se vyhnuli jejich uložení přímo v kódu.

Obsahuje MCP Server šablony promptů nebo nástroje?

V aktuální dokumentaci ani v repozitáři nejsou zahrnuty žádné šablony promptů ani specifické nástroje pro tento MCP Server.

Jak mohu použít LaunchDarkly MCP Server ve FlowHunt?

Přidejte MCP komponentu do svého FlowHunt flow, nakonfigurujte ji s detaily MCP serveru a propojte s vaším AI agentem. Díky tomu může váš agent pracovat s funkcemi LaunchDarkly přímo v automatizovaných workflowech.

Integrujte LaunchDarkly do svých AI nástrojů

Automatizujte operace s feature flagy, spravujte prostředí a řiďte rollouty přímo z AI workflowů pomocí LaunchDarkly MCP Serveru.

Zjistit více

Lightdash MCP Server
Lightdash MCP Server

Lightdash MCP Server

Lightdash MCP Server propojuje AI asistenty a Lightdash, moderní platformu business intelligence, a umožňuje bezproblémový programatický přístup k analytickým p...

4 min čtení
AI MCP Servers +4
Kubernetes MCP Server
Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server

Kubernetes MCP Server propojuje AI asistenty a Kubernetes/OpenShift clustery, což umožňuje programatickou správu zdrojů, operace s pody a DevOps automatizaci pr...

4 min čtení
Kubernetes MCP Server +4
Integrace Dart MCP Serveru
Integrace Dart MCP Serveru

Integrace Dart MCP Serveru

Dart MCP Server propojuje AI asistenty s platformou pro řízení projektů Dart a umožňuje automatizované vytváření úkolů, správu dokumentů a sumarizaci projektů p...

4 min čtení
AI Project Management +3