
تكامل خادم Okta MCP
يعمل خادم Okta MCP كجسر بين FlowHunt وواجهة برمجة تطبيقات إدارة الهوية في Okta، مما يمكّن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمهام إدارة المستخدمين والمجموعات م...
ادمج بسهولة ملاحظات المستخدم المباشرة والموافقات في سير عمل التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي باستخدام خادم استجابة المستخدم MCP.
يُعد خادم استجابة المستخدم MCP تنفيذًا بسيطًا لبروتوكول سياق النماذج (MCP) صمم لتمكين سير العمل التفاعلي بين الإنسان والآلة ضمن أدوات التطوير مثل Cline وCursor. الهدف الرئيسي منه هو تسهيل الحصول على ملاحظات المستخدم المباشرة أثناء المهام التطويرية المؤتمتة أو المدعومة بالذكاء الاصطناعي. من خلال دمج هذا الخادم، يمكن لسير العمل مطالبة المستخدمين بإدخال أو مراجعة أو الموافقة في خطوات حاسمة، مستفيدًا من نقاط قوة الأتمتة والحكم البشري معًا. ويعد هذا مفيدًا بشكل خاص لاختبار تطبيقات سطح المكتب المعقدة أو العمليات التي تتطلب تقييماً بشرياً دقيقاً قبل الإنهاء، مما يضمن الجودة ويقلل الأخطاء عبر إشراك مستخدمين حقيقيين في الدائرة.
قبل إكمال المهمة، استخدم أداة user_feedback MCP لطلب ملاحظات المستخدم.
تضمن هذه التعليمة أن يقوم النموذج اللغوي الكبير أو سير العمل باستدعاء أداة استجابة المستخدم لطلب موافقة أو إدخال صريح من المستخدم قبل إكمال المهمة.
project_directory
(مسار المشروع) ورسالة summary
(مثل “لقد نفذت التعديلات التي طلبتها.”). يتيح ذلك لسير العمل التوقف وانتظار إدخال بشري قبل المتابعة.لم يتم العثور على تعليمات إعداد لـ Windsurf في المستودع.
لم يتم العثور على تعليمات إعداد لـ Claude في المستودع.
لا توجد تعليمات خطوة بخطوة صريحة لـ Cursor، لكن الخادم مصمم للعمل مع Cursor. يرجى الرجوع إلى إعداد Cline كنموذج.
pip install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
C:\MCP\user-feedback-mcp
cline_mcp_settings.json
){
"mcpServers": {
"github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"--directory",
"c:\\MCP\\user-feedback-mcp",
"run",
"server.py"
],
"timeout": 600,
"autoApprove": [
"user_feedback"
]
}
}
}
ملاحظة حول تأمين مفاتيح API:
لا توجد إشارة إلى مفاتيح API أو إدارة الأسرار لهذا الخادم في الوثائق أو الكود.
استخدام MCP في FlowHunt
لدمج خوادم MCP في سير عملك في FlowHunt، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:
انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP للنظام، أدخل تفاصيل خادم MCP الخاص بك باستخدام تنسيق JSON التالي:
{
"user-feedback-mcp": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
بمجرد الإعداد، يصبح بإمكان وكيل الذكاء الاصطناعي استخدام هذا الخادم MCP كأداة مع الوصول إلى جميع وظائفه وإمكاناته. تذكر أن تغير “user-feedback-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي لديك، واستبدل الرابط بعنوان خادم MCP الخاص بك.
القسم | التوفر | التفاصيل / ملاحظات |
---|---|---|
نظرة عامة | ✅ | ملاحظات تفاعلية مع الإنسان لسير عمل التطوير |
قائمة التعليمات | ✅ | قالب تعليمة “user_feedback” |
قائمة الموارد | ⛔ | لم يُذكر موارد صريحة |
قائمة الأدوات | ✅ | user_feedback |
تأمين مفاتيح API | ⛔ | لا يوجد ذكر لمفاتيح API أو إدارة الأسرار |
دعم العينات (أقل أهمية في التقييم) | ⛔ | لم يُذكر |
هذا الخادم MCP مركز للغاية وسهل الدمج لملاحظات التفاعل البشري، لكنه يفتقر إلى قابلية التوسعة، وتوفير الموارد، وميزات متقدمة كإدارة مفاتيح API أو دعم العينات. للمطورين الذين يحتاجون فقط لموافقة المستخدم هو خيار ممتاز، أما للاستخدامات الأوسع لـ MCP فهو محدود.
يوجد رخصة | ✅ (MIT) |
---|---|
يوجد أداة واحدة | ✅ |
عدد مرات التفرع | 5 |
عدد النجوم | 29 |
التقييم: 6/10 – ممتاز لغرضه الضيق، لكنه يفتقر لميزات MCP الأوسع وقابلية التوسعة.
هو تطبيق لبروتوكول سياق النماذج (MCP) يسمح بسير عمل تفاعلي بين الإنسان والآلة من خلال إتاحة توقف التدفقات المؤتمتة أو المدعومة بالذكاء الاصطناعي لطلب ملاحظات المستخدم أو الموافقة أو الإدخال في خطوات حرجة.
تم تصميمه لـ Cline وCursor، ويمكن دمجه مع أي نظام يدعم خوادم MCP.
مثالي لموافقة المهام التفاعلية مع الإنسان، واختبار تطبيقات سطح المكتب، ومراجعة الكود التعاونية، وإدارة سير العمل في بيئات منخفضة الثقة، والحصول على ملاحظات تطوير متكررة.
لا، لا توجد إشارة إلى إدارة مفاتيح API أو الأسرار لهذا الخادم في الوثائق أو الكود.
أضف مكون MCP إلى تدفقك في FlowHunt، واربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي لديك، وخصص تفاصيل خادم MCP الخاص بك في قسم إعدادات MCP في النظام باستخدام تنسيق JSON المقدم.
عزز الأتمتة لديك برؤية بشرية حقيقية. ادمج خادم استجابة المستخدم MCP في FlowHunt لضمان حصول كل خطوة حاسمة على الموافقة التي تستحقها.
يعمل خادم Okta MCP كجسر بين FlowHunt وواجهة برمجة تطبيقات إدارة الهوية في Okta، مما يمكّن الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمهام إدارة المستخدمين والمجموعات م...
يتيح خادم MCP التفاعلي interactive-mcp تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي بسلاسة ووجود الإنسان في الحلقة من خلال ربط وكلاء الذكاء الاصطناعي بالمستخدمين والأنظمة الخارج...
يتيح خادم MCP بوجود الإنسان في الحلقة لـ FlowHunt التكامل السلس للحكم البشري والموافقة والمدخلات البشرية في سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال حوارات تفاعلية في و...