GrowthBook MCP — это MCP-сервер, который интегрирует платформу GrowthBook с AI-ассистентами, позволяя им напрямую читать конфигурации фича-флагов, анализировать результаты A/B-тестов и управлять экспериментами через единый протокол.
Ключевые особенности:
Управление фича-флагами через AI: Сервер предоставляет инструменты для получения списка всех фича-флагов, их правил таргетинга, состояний (включён/выключен) и детальных конфигураций, позволяя AI-ассистенту анализировать и документировать текущую структуру флагов в проекте.
Доступ к результатам экспериментов: AI может запрашивать список активных и завершённых A/B-тестов, получать их метрики, статистическую значимость, разбивку по вариантам и статус (running, stopped, archived), что позволяет автоматизировать мониторинг и отчётность по экспериментам.
Чтение и анализ метрик: Сервер открывает доступ к каталогу метрик GrowthBook — их определениям, формулам расчёта, SQL-запросам и типам данных, — чтобы AI мог объяснять устройство метрик, находить дубликаты или предлагать улучшения.
Анализ результатов конкретного эксперимента: Инструмент для получения детальных результатов по отдельному эксперименту: сколько пользователей участвовало, какая версия победила, насколько значим результат, какие метрики затронуты и в какую сторону изменились.
Безопасное подключение через API-ключ: Использует стандартный API-ключ GrowthBook для аутентификации, что позволяет разграничить права доступа и подключаться как к self-hosted, так и к облачной версии платформы без передачи чувствительных данных в открытом виде.
Для кого: Продакт-менеджеры, инженеры по росту, data-аналитики и команды, активно использующие GrowthBook для управления фича-флагами и A/B-тестирования, которые хотят ускорить анализ экспериментов, автоматизировать рутинные проверки и получать инсайты по фича-флагам прямо в интерфейсе AI-ассистента.
Сценарии использования:
Мониторинг активных экспериментов: AI-ассистент по запросу пользователя проверяет все запущенные A/B-тесты, выявляет те, что идут дольше запланированного срока без значимых результатов, и предлагает либо остановить их, либо увеличить выборку.
Аудит фича-флагов: Пользователь просит AI найти все фича-флаги, у которых таргетинг настроен на определённую страну или сегмент пользователей, чтобы проверить корректность конфигурации перед релизом.
Автоматическая отчётность по завершённому тесту: После завершения эксперимента AI анализирует его результаты — победивший вариант, изменение ключевых метрик, статистическую значимость — и генерирует краткое саммари для стейкхолдеров.
Исследование метрик: AI объясняет команде, как считается конкретная метрика, из каких данных она строится, и помогает выявить конфликтующие или дублирующиеся метрики в каталоге для упрощения системы аналитики.
Интеграция с CI/CD-пайплайнами: Совместно с другими MCP-серверами AI может при деплое новой версии автоматически проверить статус связанного фича-флага и состояние запущенных экспериментов, чтобы предотвратить конфликты.
Цены и доступность: MCP-сервер является полностью бесплатным и открытым (лицензия MIT), устанавливается через npm или Smithery одной командой. Для работы требуется запущенный инстанс GrowthBook (self-hosted или облачный) и API-ключ с соответствующими правами доступа. Сервер совместим с Claude Desktop, Cursor и другими MCP-клиентами.
