PostHog MCP Server Integration

PostHog MCP Server Integration

Analytics Feature Flags MCP Server AI Integration

Hvad gør “PostHog” MCP Server?

PostHog MCP (Model Context Protocol) Server er designet til at forbinde AI-assistenter med PostHog analytics-platformen og muliggør forbedrede udviklings- og driftsworkflows. Ved at fungere som bro mellem AI-klienter og PostHog’s styring af feature flags, analytics og fejlsporing, kan serveren lade AI-modeller udføre opgaver som at forespørge aktive feature flags, styre feature toggles og hente fejldata. Denne integration giver udviklere og teams mulighed for at interagere med deres analytics-data, styre feature-udrulninger og fejlfinde problemer programmérbart via LLMs, hvilket strømliner produktstyring og observabilitet.

Liste over Prompts

  • Hvilke feature flags har jeg aktive?
    Se hvilke feature toggles der aktuelt er aktiveret i dit PostHog-projekt.
  • Tilføj et nyt feature flag til vores hjemmeside-redesign
    Opret og konfigurer et nyt feature flag til at styre udrulningen af hjemmesidens redesign.
  • Hvilke er mine mest almindelige fejl?
    Hent og opsummer de hyppigste fejl, der er registreret af PostHog.

Liste over Ressourcer

  • (Ingen eksplicitte ressourcer er dokumenteret i de tilgængelige oplysninger.)

Liste over Værktøjer

  • docs-search (kræver Inkeep API-nøgle)
    Gør det muligt for LLMs at søge i dokumentation, hvis konfigureret med den relevante API-nøgle.

Brugsscenarier for denne MCP Server

  • Styring af Feature Flags
    Udviklere kan programmérbart forespørge, tilføje og administrere feature flags, hvilket forenkler feature-udrulninger og eksperimenter.
  • Fejlanalyse & Overvågning
    Hent almindelige fejl og overvåg analytics-data direkte gennem AI-assistenter for hurtig fejlfinding og kvalitetssikring.
  • Operationelle Indsigter
    Brug prompt-skabeloner til at få indblik i brugeradfærd, produktbrug og operationelle målinger i PostHog.
  • Automatiseret Dokumentationssøgning
    Når det er aktiveret, kan AI-klienter søge i intern eller ekstern dokumentation og hjælpe med fejlfinding eller onboarding.

Sådan sættes det op

Windsurf

  1. Hent din PostHog API-nøgle ved at bruge MCP Server-preset her.
  2. Åbn Windsurf’s konfigurationsfil.
  3. Tilføj PostHog MCP Server-konfigurationen som vist nedenfor.
  4. Gem og genstart Windsurf.
  5. Bekræft forbindelsen ved at køre en testprompt.
{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Claude

  1. Hent din PostHog API-nøgle.
  2. Åbn Claude’s konfigurationsfil.
  3. Indsæt PostHog MCP Server JSON-udsnittet som vist.
  4. Gem og genstart Claude.
  5. Test integrationen med en eksempelprompt.
{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Cursor

  1. Hent din API-nøgle fra PostHog.
  2. Åbn Cursor’s indstillinger eller konfigurationsfil.
  3. Tilføj serverdetaljerne ved hjælp af JSON-konfigurationen.
  4. Gem ændringerne og genstart Cursor.
  5. Tjek forbindelsen med en prøveprompt.
{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Cline

  1. Hent PostHog API-nøglen.
  2. Rediger Cline’s konfiguration for at inkludere PostHog MCP Server.
  3. Brug JSON-udsnittet nedenfor.
  4. Genstart Cline.
  5. Valider opsætningen med en prompt.
{
  "mcpServers": {
    "posthog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-remote@latest",
        "https://mcp.posthog.com/sse",
        "--header",
        "Authorization:${POSTHOG_AUTH_HEADER}"
      ],
      "env": {
        "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
      }
    }
  }
}

Sikkerhed for API-nøgler
Opbevar altid API-nøgler som miljøvariabler og ikke i klartekst. Eksempel:

"env": {
  "POSTHOG_AUTH_HEADER": "Bearer {INSERT_YOUR_PERSONAL_API_KEY_HERE}"
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i din FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

FlowHunt MCP flow

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serverdetaljer med dette JSON-format:

{
  "MCP-name": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når det er konfigureret, kan AI-agenten bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “MCP-name” til “posthog” og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.


Oversigt

SektionTilgængelighedDetaljer/Noter
Oversigt
Liste over PromptsDetaljer fra README.md
Liste over RessourcerIkke dokumenteret
Liste over Værktøjerdocs-search (tilgængelig hvis Inkeep API-nøgle er sat)
Sikkerhed for API-nøglerDokumenteret i opsætningsvejledning
Sampling Support (mindre vigtigt i evaluering)Ikke dokumenteret

Ud fra de tilgængelige oplysninger er PostHog MCP Server let at opsætte og velbeskrevet ift. prompts og værktøjer, men begrænset ift. eksplicit dokumentation om ressourcer og avancerede MCP-funktioner. Den scorer godt for basal integration og udviklernytte.


MCP Score

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har mindst ét værktøj
Antal forks3
Antal stjerner35

Ofte stillede spørgsmål

Hvad er PostHog MCP Server?

PostHog MCP Server forbinder AI-assistenter med PostHog analytics-platformen, så der gives direkte adgang til styring af feature flags, analytics og fejlsporing via Model Context Protocol.

Hvad kan jeg gøre med PostHog MCP Server i FlowHunt?

Du kan forespørge feature flags, oprette eller administrere toggles, hente fejlanalyser og få operationelle indsigter – alt sammen programmérbart, direkte fra dine FlowHunt AI-workflows.

Er min API-nøgle sikker?

Ja, du bør altid opbevare din PostHog API-nøgle som en miljøvariabel og ikke i klartekst. Opsætningsvejledningerne viser dig, hvordan du gør dette for hver understøttet klient.

Er der nogen værktøjer inkluderet med PostHog MCP Server?

Ja, serveren understøtter docs-search-værktøjet (hvis konfigureret med en Inkeep API-nøgle), så AI-agenter kan søge i dokumentation til fejlfinding og onboarding.

Skal jeg tilføje ressourcer eller avancerede konfigurationer?

Grundopsætning kræver kun din API-nøgle og den angivne JSON-konfiguration. Dokumentation af avancerede ressourcer er ikke påkrævet for standardintegrationer.

Kom i gang med PostHog MCP Integration

Giv dine FlowHunt AI-agenter direkte adgang til analytics, styring af feature flags og fejlinformation gennem PostHog MCP Server.

Lær mere

Ghost MCP Server-integration
Ghost MCP Server-integration

Ghost MCP Server-integration

Integrer og automatiser din Ghost CMS-blogstyring ved hjælp af Ghost MCP Serveren. Aktiver AI-assistenter som Claude til sikkert at udføre indholds-, bruger-, n...

5 min læsning
AI Automation MCP Server +3
PostHog MCP Integration
PostHog MCP Integration

PostHog MCP Integration

Integrer FlowHunt med PostHog MCP (Model Context Protocol) serveren for at automatisere analyse-workflows, håndtere feature flags, overvåge fejl og oprette sikr...

3 min læsning
AI PostHog +5
Datadog MCP Server-integration
Datadog MCP Server-integration

Datadog MCP Server-integration

Datadog MCP Server forbinder FlowHunt og Datadogs API, hvilket muliggør AI-drevet adgang til overvågningsdata, dashboards, metrics, hændelser og logs for avance...

4 min læsning
AI Monitoring +5