Cómo conectar LaunchDarkly a Gemini vía MCP

💡 ¿Sin instalación? Usa cloud.anythingmcp.com directamente. Inicia sesión, pulsa Connectors → LaunchDarkly, pega tus credenciales, genera una MCP API key y listo. Sin Docker, sin git clone, sin servidor local.

LaunchDarkly + Gemini

Gestión de funcionalidades con LaunchDarkly desde cualquier agente de IA: proyectos y entornos, flags con su estado y estado de evaluación, segmentos, métricas y experimentos, el registro de auditoría, miembros y equipos. Crea flags y segmentos, enciende o apaga flags y cambia el targeting con semantic patches.

Requisitos previos

Las instrucciones de configuración completas están incluidas en el conector (visibles en el store al seleccionarlo). Las variables de entorno requeridas:

LAUNCHDARKLY_API_TOKEN

Paso 1 — Obtener credenciales

La configuración lleva unos 2 minutos. Necesitas una cuenta de LaunchDarkly.

1. En LaunchDarkly abre Organization settings, Authorization (https://app.launchdarkly.com/settings/authorization) y crea un access token. Para leer elige el rol Reader; para encender y cambiar flags Writer, o un rol personalizado limitado a los proyectos y entornos que la IA puede cambiar. Un service token no está ligado a una persona.
2. Copia el token (api-..., se muestra una sola vez) en LAUNCHDARKLY_API_TOKEN y ejecuta launchdarkly_get_caller_identity: muestra la cuenta, el nombre y el tipo del token, el miembro al que pertenece y sus scopes. Las claves SDK (sdk-...) y móviles (mob-...) no sirven aquí.
3. En la instancia de la UE o en la federal, cambia la URL base del conector a https://app.eu.launchdarkly.com o https://app.launchdarkly.us.

Encontrar flags: launchdarkly_list_projects, launchdarkly_get_project, launchdarkly_list_environments y launchdarkly_get_environment muestran la estructura. launchdarkly_list_flags con env: production y un filtro como filter: query:checkout muestra cada flag con si está encendido y qué sirve; sin env la respuesta no trae ese estado. launchdarkly_get_flag da variaciones, targets, reglas, fallthrough, variación off y prerrequisitos por entorno.

Limpieza: launchdarkly_list_flag_statuses y launchdarkly_get_flag_status dicen si un flag está new, active, inactive (sin evaluarse desde hace 7 días) o launched (sirve la misma variación a todos) y cuándo se pidió por última vez. Los flags inactivos y launched son candidatos a salir del código.

Lanzar: launchdarkly_create_flag crea un flag, por defecto booleano y apagado en todos los entornos. launchdarkly_toggle_flag lo enciende o lo apaga en un entorno. launchdarkly_update_flag cambia targeting, rollouts, ajustes y ciclo de vida (deprecate, archive, restore); con dry_run: true devuelve el flag tal como quedaría, sin guardar. Segmentos: launchdarkly_list_segments, launchdarkly_get_segment, launchdarkly_create_segment (crea uno vacío) y launchdarkly_update_segment para targets y reglas.

Experimentos, auditoría y personas: launchdarkly_list_metrics, launchdarkly_get_metric, launchdarkly_list_experiments y launchdarkly_get_experiment leen métricas e iteraciones de experimentos con variantes, reparto del tráfico y estado. launchdarkly_list_audit_log (por ejemplo spec: proj/default:env/production:flag/new-checkout) y launchdarkly_get_audit_log_entry muestran quién cambió qué, con el cambio completo y su comentario. launchdarkly_list_members, launchdarkly_get_member, launchdarkly_list_teams y launchdarkly_get_team leen miembros, roles y equipos.

Antes de escribir: encender un flag o cambiar su targeting en producción cambia en segundos lo que reciben los usuarios reales. La IA confirma contigo antes el proyecto, el entorno y el flag y añade un comment, que algunos entornos exigen. Los entornos con aprobaciones responden 405; el cambio necesita entonces una solicitud de aprobación en la app de LaunchDarkly.

Desactivadas al instalar: launchdarkly_delete_flag. Borrar quita el flag de todos los entornos del proyecto y no se puede deshacer, mientras que archivarlo con archiveFlag en launchdarkly_update_flag se puede restaurar. Un administrador del espacio de trabajo la activa cuando el equipo la necesita.

Semantic patch: launchdarkly_toggle_flag, launchdarkly_update_flag y launchdarkly_update_segment envían instrucciones como {"kind": "addTargets", "contextKind": "user", "values": ["key-1"], "variationId": "<_id>"}. Los ids de variaciones, reglas y cláusulas son los campos _id de launchdarkly_get_flag o launchdarkly_get_segment. Los pesos de los rollouts van en milésimas de punto porcentual (100000 = 100 %).

Formatos de datos: las claves de proyecto, entorno, flag y segmento son lo que la IA pasa a las herramientas; los ids de miembros y del registro de auditoría son cadenas hexadecimales de 24 caracteres. Las fechas son milisegundos Unix (creationDate, lastModified, date). En un flag, environments.<key>.on indica si el targeting está encendido y _summary.variations qué se sirve. Las claves SDK y móviles de los entornos quedan fuera de todas las respuestas.

Paginación: las listas aceptan limit y offset (flags hasta 100 por página) y devuelven totalCount y _links.next mientras haya más páginas. El registro de auditoría devuelve como máximo 20 entradas por llamada; la IA retrocede poniendo before en la date de la última entrada.

Errores comunes: 401 indica un token incorrecto o borrado, 403 un token cuyo rol no permite la llamada, 404 una clave desconocida, 400 o 409 un patch no válido o un cambio en conflicto (el mensaje nombra el problema), 405 un cambio que necesita aprobación, 429 el límite de peticiones (espera el tiempo de X-Ratelimit-Reset).

El conector no crea ni cambia proyectos y entornos, no gestiona miembros, equipos ni roles, no borra segmentos, no crea experimentos y no envía solicitudes de aprobación.

Paso 2 — Instalar el adapter

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/HelpCode-ai/anythingmcp/main/docker-compose.quickstart.yml -o docker-compose.yml
printf 'JWT_SECRET=%s\nENCRYPTION_KEY=%s\n' "$(openssl rand -hex 32)" "$(openssl rand -hex 32)" > .env
docker compose up -d

Paso 3 — Añadir el conector en Gemini

La URL de tu servidor: en AnythingMCP abre MCP Servers → el servidor donde está este conector y copia su URL (https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…). Úsala donde esta guía muestra YOUR_SERVER_ID.

Gemini CLI lee los servidores MCP de ~/.gemini/settings.json (en Windows, %USERPROFILE%\.gemini\settings.json). Añade:

{
  "mcpServers": {
    "anythingmcp": {
      "httpUrl": "https://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID",
      "headers": { "X-API-Key": "YOUR_MCP_API_KEY" }
    }
  }
}

1. Crea una clave de API MCP en AnythingMCP en MCP Servers → tu servidor → API keys y pégala en lugar de YOUR_MCP_API_KEY.
2. Guarda el archivo y reinicia gemini.
3. Ejecuta /mcp dentro de Gemini CLI (o gemini mcp list en tu terminal): anythingmcp debería aparecer como conectado.
4. Empieza a escribir prompts: Gemini CLI ya puede llamar a las herramientas de LaunchDarkly.

Herramientas disponibles

Ejemplos de prompts

• "¿Está encendido el flag new-checkout en producción y qué sirve a quién?"
• "¿Qué flags del proyecto default llevan al menos 7 días inactivos en producción?"
• "Enciende dark-mode en el entorno test con el comentario prueba QA. Haz antes un dry run y enséñame el resultado."
• "Añade la user key beta-tester-17 al segmento beta-users en producción."
• "¿Quién cambió el targeting de new-checkout en producción esta semana y qué cambió exactamente?"

FAQ

¿Dónde busca Gemini CLI los servidores MCP? En ~/.gemini/settings.json para tu usuario, o en .gemini/settings.json dentro de un proyecto. gemini mcp list muestra cada servidor y si se conecta.

Siguientes pasos

• Página del conector
• Conectar a Claude
• Conectar a ChatGPT
• Conectar a Cursor
• Conectar a Meta Muse
• Conectar a Microsoft Copilot