gotoHuman MCP Server

Co dělá “gotoHuman” MCP Server?

gotoHuman MCP Server je nástroj navržený k bezproblémové integraci workflowů s lidským zapojením (human-in-the-loop) do AI asistentů a agentických vývojových prostředí. Umožňuje AI agentům žádat o lidská schválení prostřednictvím přizpůsobitelných hodnoticích formulářů, sledovat jednotlivé kroky schvalovacího procesu a spravovat notifikace i týmové workflowy. Díky vestavěnému ověřování, podpoře webhooků a robustnímu UI pro schvalování zvyšuje gotoHuman efektivitu vývojových procesů, které vyžadují dohled, soulad nebo ruční validaci. Své schopnosti zpřístupňuje přes Model Context Protocol (MCP), čímž umožňuje AI procesům přímo spolupracovat s externími lidskými aktéry – například pro moderaci obsahu, kontrolu kódu nebo automatizace založené na schválení, a to efektivně a auditovatelně.

Seznam promptů

V dostupném obsahu nejsou uvedeny žádné konkrétní šablony promptů.

Připraveni rozšířit své podnikání?

Začněte svou bezplatnou zkušební verzi ještě dnes a viďte výsledky během několika dní.

Požádat o demo Přihlásit se

Seznam zdrojů

V dostupném obsahu nejsou uvedeny žádné konkrétní MCP zdroje.

Seznam nástrojů

• list-forms
  Vypíše všechny dostupné hodnoticí formuláře ve vašem účtu včetně základních informací o polích v každém formuláři.

• get-form-schema
  Získá schéma konkrétního hodnoticího formuláře včetně polí a jejich nastavení, což je potřeba při žádosti o lidskou kontrolu.

• request-human-review-with-form
  Spustí lidskou kontrolu pomocí vybraného formuláře – zadáváte obsah, konfiguraci a metadata. Schválení lze přiřadit konkrétním uživatelům a výsledkem je odkaz na kontrolu v gotoHuman.

Přihlaste se k odběru newsletteru

Získejte nejnovější tipy, trendy a nabídky zdarma.

E-mailová adresa

Přihlásit se

Případy použití tohoto MCP serveru

• Schválení s lidským zapojením
  Vkládejte schvalovací kroky do automatizovaných workflowů, aby klíčová rozhodnutí – například publikace obsahu, nasazení kódu nebo práce s citlivými daty – vždy prošla lidskou validací před pokračováním procesu.

• Vlastní formuláře pro moderaci
  Používejte přizpůsobitelné formuláře ke sběru lidské zpětné vazby a moderátorských rozhodnutí u AI výstupů. To pomáhá týmům vynucovat kvalitativní standardy a požadavky na compliance.

• Automatizace workflowu s lidským dohledem
  Automatizujte opakující se procesy a přitom zachovejte možnost lidského zásahu v klíčových fázích, např. při onboardingu uživatelů nebo při revizi transakcí.

• Týmová schválení a spolupráce
  Přiřazujte kontroly konkrétním členům týmu, sledujte stav schválení a spravujte notifikace – zjednodušuje týmová rozhodnutí.

• Integrace s IDE a agentickými nástroji
  Umožněte AI asistentům ve vývojových prostředích (např. Cursor, Claude nebo Windsurf) žádat o lidský vstup při code review nebo architektonických rozhodnutích, čímž eliminujete úzká místa a zvýšíte transparentnost workflowu.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalovaný Node.js.
2. Získejte svůj GOTOHUMAN_API_KEY na app.gotohuman.com .
3. Upravte konfigurační soubor Windsurf a přidejte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte funkčnost spuštěním testovacího schválení.

Claude

1. Nainstalujte Node.js, pokud ještě není nainstalován.
2. Získejte svůj API klíč na app.gotohuman.com .
3. Aktualizujte konfigurační soubor Claude následovně:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Claude.
5. Potvrďte integraci požadavkem na lidskou kontrolu.

Cursor

1. Ujistěte se, že je nainstalován Node.js.
2. Získejte svůj API klíč na app.gotohuman.com .
3. Vložte toto do své konfigurace Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a restartujte Cursor.
5. Otestujte spuštěním ukázkového schvalovacího procesu.

Cline

1. Nainstalujte Node.js, pokud jste tak ještě neučinili.
2. Získejte svůj GOTOHUMAN_API_KEY na app.gotohuman.com .
3. Přidejte MCP server do konfigurace Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte změny a restartujte Cline.
5. Ověřte funkčnost žádostí o lidskou kontrolu.

Zabezpečení API klíčů:
Používejte proměnné prostředí v konfiguraci pro citlivé klíče:

{
  "mcpServers": {
    "gotoHuman": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
      "env": {
        "GOTOHUMAN_API_KEY": "${GOTOHUMAN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Skutečnou hodnotu proměnné nastavte ve svém operačním systému nebo prostředí nasazení.

Jak použít tento MCP ve flowech

Použití MCP ve FlowHunt

Chcete-li integrovat MCP servery do svého workflowu ve FlowHunt, začněte přidáním komponenty MCP do vašeho flowu a propojte ji s AI agentem:

Klikněte na komponentu MCP pro otevření panelu konfigurace. Do sekce systémové konfigurace MCP vložte údaje o vašem MCP serveru v tomto JSON formátu:

{
  "gotoHuman": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po uložení může AI agent používat tento MCP jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “gotoHuman” na skutečný název vašeho MCP serveru a URL nahradit vlastní adresou MCP serveru.

Přehled

| Roots Support | ⛔ (Není zmíněno) | | Sampling | ⛔ (Není zmíněno) |

Na základě dodané dokumentace je gotoHuman MCP Server zaměřený, snadno nastavitelný a nabízí jasné nástroje, ale postrádá dokumentaci k prompt šablonám, explicitním MCP zdrojům a funkcím sampling/roots. Je tedy robustní pro svůj hlavní účel, ale méně plnohodnotný ve srovnání s některými alternativami pro širší MCP integraci.

Náš názor

gotoHuman MCP Server je dobře zdokumentovaný co se týče instalace, použití nástrojů i správy API klíčů a naplňuje svůj základní slib lidského schvalování ve workflowech. Na druhou stranu mu chybí podrobnější dokumentace k MCP prompt šablonám, zdrojům a pokročilým MCP funkcím jako roots a sampling. Je proto spolehlivý a účelný pro schvalovací workflowy, ale méně univerzální, pokud hledáte širší MCP rozšiřitelnost.

MCP skóre