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在 cloud.anythingmcp.com 开始免费试用，一键添加 LaunchDarkly，然后将你的 AI 客户端（Claude、ChatGPT、Copilot 或 Cursor）指向生成的 MCP 端点。无需 Docker，无需 git clone，无需任何工程经验。
摘要
在任意 AI 智能体中使用 LaunchDarkly 功能管理：项目和环境，带状态和评估状态的功能开关，分群，指标和实验，审计日志，成员和团队。可以创建开关和分群，开启或关闭开关，并用语义补丁修改定向规则。
试试这样问
LaunchDarkly 的示例提示
点击任意提示即可复制，然后粘贴到 Claude、ChatGPT、Cursor、Gemini、Copilot 或 OpenClaw 中，在该连接器上运行。
Claude 是 AI，可能会出错。请核对回答。
💡 无需安装? 直接使用 cloud.anythingmcp.com。 登录、点击 Connectors → LaunchDarkly、粘贴凭证、生成 MCP API key，即可完成。无 Docker、无
git clone、无本地服务器。
LaunchDarkly + Microsoft Copilot
在任意 AI 智能体中使用 LaunchDarkly 功能管理：项目和环境，带状态和评估状态的功能开关，分群，指标和实验，审计日志，成员和团队。可以创建开关和分群，开启或关闭开关，并用语义补丁修改定向规则。
前提条件
完整的设置说明已内置在连接器中 (在 store 中选择连接器时可见)。所需环境变量:
LAUNCHDARKLY_API_TOKEN
步骤 1 — 获取凭证
设置大约需要 2 分钟。你需要一个 LaunchDarkly 账户。
- 在 LaunchDarkly 中打开 Organization settings、Authorization（https://app.launchdarkly.com/settings/authorization），创建一个访问令牌。只读时选择 Reader 角色；要切换和修改开关，选择 Writer，或者一个只限于 AI 可以修改的项目和环境的自定义角色。服务令牌不绑定到某个人。
- 把令牌（
api-...，只显示一次）复制到LAUNCHDARKLY_API_TOKEN，然后运行launchdarkly_get_caller_identity：它会显示账户、令牌名称和类型、所属成员以及权限范围。SDK 密钥（sdk-...）和移动端密钥（mob-...）在这里无效。 - 如果使用欧盟实例或联邦实例，把连接器的基础 URL 改为
https://app.eu.launchdarkly.com或https://app.launchdarkly.us。
查找开关：launchdarkly_list_projects、launchdarkly_get_project、launchdarkly_list_environments 和 launchdarkly_get_environment 显示结构。launchdarkly_list_flags 配合 env: production 和 filter: query:checkout 这类筛选条件，会显示每个开关是否开启以及返回什么；没有 env 时响应中不含开关状态。launchdarkly_get_flag 按环境给出变体、目标、规则、fallthrough、关闭时的变体和前置条件。
清理：launchdarkly_list_flag_statuses 和 launchdarkly_get_flag_status 说明开关处于 new、active、inactive（7 天内未被评估）还是 launched（对所有人返回同一个变体），以及最后一次被请求的时间。inactive 和 launched 的开关可以考虑从代码中移除。
发布：launchdarkly_create_flag 创建开关，默认是在所有环境中都关闭的布尔开关。launchdarkly_toggle_flag 在一个环境中开启或关闭它。launchdarkly_update_flag 修改定向规则、灰度发布、设置和生命周期（deprecate、archive、restore）；使用 dry_run: true 时，它返回修改后的开关样子但不保存。分群：launchdarkly_list_segments、launchdarkly_get_segment、launchdarkly_create_segment（创建空分群）以及用于目标和规则的 launchdarkly_update_segment。
实验、审计和成员：launchdarkly_list_metrics、launchdarkly_get_metric、launchdarkly_list_experiments 和 launchdarkly_get_experiment 读取指标以及实验迭代的处理组、流量分配和状态。launchdarkly_list_audit_log（例如 spec: proj/default:env/production:flag/new-checkout）和 launchdarkly_get_audit_log_entry 显示谁改了什么，包括完整的改动和备注。launchdarkly_list_members、launchdarkly_get_member、launchdarkly_list_teams 和 launchdarkly_get_team 读取成员、角色和团队。
写入之前：在生产环境中切换开关或修改定向规则，会在几秒内改变真实用户看到的内容。AI 会先和你确认项目、环境和开关，并加上 comment，有些环境要求必须填写。需要审批的环境会返回 405，此时改动需要在 LaunchDarkly 应用中提交审批请求。
安装时关闭：launchdarkly_delete_flag。删除会把开关从项目的所有环境中移除且无法撤销，而通过 launchdarkly_update_flag 中的 archiveFlag 归档可以恢复。团队需要时由工作区管理员开启。
语义补丁：launchdarkly_toggle_flag、launchdarkly_update_flag 和 launchdarkly_update_segment 发送类似 {"kind": "addTargets", "contextKind": "user", "values": ["key-1"], "variationId": "<_id>"} 的指令。变体、规则和条件的 id 是 launchdarkly_get_flag 或 launchdarkly_get_segment 中的 _id 字段。灰度权重以千分之一百分点为单位（100000 = 100%）。
数据格式：项目、环境、开关和分群的 key 是 AI 在后续调用中直接传递的值；成员和审计日志的 id 是 24 位十六进制字符串。日期是 Unix 毫秒（creationDate、lastModified、date）。在开关中，environments.<key>.on 表示定向是否开启，_summary.variations 表示返回什么。所有响应都不包含环境的 SDK 密钥和移动端密钥。
分页：列表接受 limit 和 offset（开关每页最多 100 个），还有更多页时返回 totalCount 和 _links.next。审计日志每次最多返回 20 条；AI 把 before 设为最后一条的 date 来向前翻页。
常见错误：401 表示令牌错误或已删除，403 表示令牌的角色不允许该调用，404 表示 key 未知，400 或 409 表示补丁无效或改动冲突（消息会说明问题），405 表示改动需要审批，429 表示触发速率限制（等待 X-Ratelimit-Reset 中的时间）。
该连接器不会创建或修改项目和环境，不管理成员、团队或角色，不删除分群，不创建实验，也不提交审批请求。
步骤 2 — 安装 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
步骤 3 — 在 Microsoft Copilot 中添加连接器
你的服务器 URL： 在 AnythingMCP 中打开 MCP Servers → 此连接器所在的服务器，复制它的 URL（
https://cloud.anythingmcp.com/mcp/…）。本指南中出现YOUR_SERVER_ID的地方都用它替换。
Microsoft Copilot 通过在 Copilot Studio 中构建的智能体使用 MCP 服务器：把 AnythingMCP 作为工具添加到智能体，然后把智能体发布到 Microsoft 365 Copilot 和 Teams。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端通过 Streamable HTTP 连接，AnythingMCP 支持这种方式。
- 在 Copilot Studio 中打开你的智能体（或新建一个），进入 Tools，选择 Add a tool → New tool → Model Context Protocol。
- 填写 Server name（例如
AnythingMCP）、说明连接器用途的 Server description，以及 Server URLhttps://cloud.anythingmcp.com/mcp/YOUR_SERVER_ID。Copilot Studio 根据描述决定何时调用该服务器。 - 身份验证选择 API key，把 Type 设为 Header，请求头名称填
X-API-Key，然后选择 Create。 - 在 Add tool 中选择 Create a new connection，粘贴 AnythingMCP 的 MCP API 密钥（MCP Servers → 你的服务器 → API keys），然后选择 Add to agent。
- 在智能体的 Test 窗格中试一试：提出需要用到
LaunchDarkly的工具的请求。 - 选择 Publish，然后进入 Channels → Microsoft 365 and Microsoft Teams，保持勾选 Make agent available in Microsoft Copilot，再选择 Add channel。See agent in Teams 会为你安装该智能体；在 Microsoft 365 Copilot 中输入 @ 并选择该智能体。
希望每个用户各自登录？请选择 OAuth 2.0 → Dynamic discovery 代替 API 密钥：每个用户会在智能体首次调用时登录 AnythingMCP。
自托管？请用你实例的公网 HTTPS 地址替换 https://cloud.anythingmcp.com。Copilot Studio 从 Microsoft 的云端连接，因此 localhost 无法使用。
可用工具
| Tool | What it does |
|---|---|
launchdarkly_get_caller_identity | Show what the access token is: account, token name and kind (personal or service), the member it belongs to and its scopes |
launchdarkly_list_projects | List the projects with key, name, tags and default client-side settings |
launchdarkly_get_project | Get one project with its settings; add expand: environments for its environments (SDK keys are left out) |
launchdarkly_list_environments | List the environments of a project (e.g |
launchdarkly_get_environment | Get one environment with its settings: client-side id, default TTL, secure mode, whether changes need comments, confirmation or approval… |
launchdarkly_list_flags | List the feature flags of a project: key, name, description, kind (boolean or multivariate), variations, tags, temporary flag, maintainer… |
launchdarkly_get_flag | Get one feature flag with its variations (with their _id), defaults and, per environment, whether it is on, its targets, rules (with… |
launchdarkly_list_flag_statuses | List the evaluation status of every flag in one environment: new, active, inactive (not evaluated for 7 days) or launched (serving one… |
launchdarkly_get_flag_status | Get the evaluation status of one flag in one environment (new, active, inactive, launched) and when it was last requested |
launchdarkly_create_flag | Create a feature flag in a project, by default a boolean flag (variations true and false) that is off in every environment |
launchdarkly_toggle_flag | Turn a feature flag on or off in one environment |
launchdarkly_update_flag | Change a feature flag with semantic patch instructions: targeting (addRule, removeRule, addClauses, addTargets, removeTargets… |
launchdarkly_delete_flag | Delete a feature flag from every environment of the project |
launchdarkly_list_segments | List the segments of an environment: key, name, description, tags, whether it is a big segment, and when it changed |
launchdarkly_get_segment | Get one segment with its included and excluded targets, rules (with _id) and version |
launchdarkly_create_segment | Create an empty segment in one environment; add targets and rules afterwards with launchdarkly_update_segment |
launchdarkly_update_segment | Change a segment with semantic patch instructions: addIncludedTargets, removeIncludedTargets, addExcludedTargets, removeExcludedTargets… |
launchdarkly_list_metrics | List the metrics of a project (conversions, clicks, page views, numeric custom events) with key, name, kind, event key, unit, success… |
launchdarkly_get_metric | Get one metric with its definition and, with expand, the experiments and metric groups that use it |
launchdarkly_list_experiments | List the experiments of a project across environments: key, name, hypothesis, environment, current iteration status (not started, running… |
launchdarkly_get_experiment | Get one experiment with its hypothesis, current iteration (status, start date, treatments and traffic allocation, primary and secondary… |
launchdarkly_list_audit_log | List audit log entries, newest first: who changed what (flags, segments, environments, members) and when, with the title, description and… |
launchdarkly_get_audit_log_entry | Get one audit log entry with the full change: the JSON patch or semantic instructions applied, the previous and current version of the… |
launchdarkly_list_members | List the account members: id, email, name, role (reader, writer, admin, owner, no_access) or custom roles, teams, last seen and whether… |
launchdarkly_get_member | Get one account member with role, custom roles, teams and permission grants |
launchdarkly_list_teams | List the teams: key, name, description, member count and the roles they hold |
launchdarkly_get_team | Get one team with its description and, with expand, members, roles, projects and maintainers |
示例提示
- “new-checkout 开关在生产环境中开着吗？它对谁返回什么？”
- “default 项目中哪些开关在生产环境里已经至少 7 天处于 inactive？”
- “在 test 环境中开启 dark-mode，备注写‘QA 测试’。先做一次 dry run，把结果给我看。”
- “把用户 key beta-tester-17 加到生产环境的 beta-users 分群中。”
- “这周是谁修改了生产环境中 new-checkout 的定向规则？具体改了什么？”
FAQ
这适用于哪个 Copilot？ 适用于工作中的 Microsoft 365 Copilot，通过 Copilot Studio 的智能体实现。面向个人账户的 Microsoft Copilot 应用无法添加自己的 MCP 服务器。
我需要什么？ 一个可以使用 Copilot Studio 的工作账户（许可证或试用版），用于构建智能体。在 Microsoft 365 Copilot 或 Teams 中使用它的人需要拥有该智能体的访问权限：把它共享给他们，或请管理员为整个组织发布。如果你的组织对 Power Platform 连接器设置了数据策略，这些策略同样适用于 MCP 服务器。
智能体不调用工具。 检查请求头名称是否正好是 X-API-Key，密钥是否属于与 URL 相同的 MCP 服务器，并把 Server description 写得具体：Copilot Studio 根据它决定何时调用服务器。每次修改后重新发布智能体；在已打开的对话中输入 "start over" 即可使用新版本。
下一步
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