Human-In-the-Loop MCP Server

Co dělá “Human-In-the-Loop” MCP Server?

Human-In-the-Loop MCP Server je server Model Context Protocol (MCP) navržený pro umožnění plynulé interakce mezi AI asistenty (jako je Claude) a lidskými uživateli prostřednictvím intuitivních GUI dialogů. Jeho hlavní funkcí je překlenout propast mezi automatizovanými AI procesy a lidským rozhodováním, poskytovat nástroje pro reálný vstup uživatele, volby, potvrzení a zpětnou vazbu. Integrací těchto interaktivních dialogových nástrojů mohou vývojáři stavět AI workflow, které vyžadují lidský úsudek, schválení či zadávání dat v klíčových bodech. Server podporuje multiplatformní GUI (Windows, macOS, Linux) a funkce jako neblokující provoz, kontroly stavu, pokročilé zpracování chyb a moderní UI/UX design. Díky tomu je mocným nástrojem pro zvýšení spolehlivosti, bezpečnosti a přizpůsobitelnosti AI aplikací zapojením lidského dohledu a spolupráce přímo do automatizovaných procesů.

Seznam promptů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné šablony promptů.

Seznam zdrojů

V repozitáři ani v dokumentaci nejsou explicitně uvedeny žádné MCP resource primitives.

Seznam nástrojů

• Textový vstup
  Umožňuje AI asistentům vyžádat si od uživatelů text, čísla či jiná data s validací.
• Výběr z více možností
  Nabízí uživatelům sadu možností pro jedno- nebo vícenásobný výběr.
• Víceřádkový vstup
  Umožňuje sběr delších odpovědí, například úryvků kódu nebo podrobných popisů.
• Potvrzovací dialogy
  Žádají uživatele o rozhodnutí ano/ne před pokračováním v kritických akcích.
• Informační zprávy
  Zobrazují uživateli oznámení, stavové aktualizace nebo výsledky.
• Kontrola stavu
  Poskytuje mechanismus pro monitorování stavu serveru a dostupnosti GUI.

Příklady využití tohoto MCP serveru

• Schválení člověkem v rámci workflow
  Integrujte schvalovací kroky člověkem do automatizovaných workflow a zajistěte, že kritické akce (například nasazení, změny dat či citlivé operace) budou vyžadovat výslovné potvrzení uživatelem.
• Dynamický sběr dat
  Vyžadujte od uživatelů specifická data či zpětnou vazbu v reálném čase, které mohou být začleněny do AI procesů pro vyšší přesnost a přizpůsobení.
• Interaktivní řešení problémů
  Umožněte AI agentům eskalovat nejasné nebo složité situace lidskému operátorovi přes GUI dialogy a získat tak další kontext pro efektivnější řešení.
• Ověření bezpečnosti a shody
  Vyžadujte lidské ověření u úkolů, které musí splňovat předpisy nebo bezpečnostní pravidla, a snižte tak riziko neautorizovaného nebo nebezpečného chování AI.
• Zpětná vazba uživatelů a iterativní návrh
  Sbírejte strukturovanou zpětnou vazbu od koncových uživatelů při testování či provozu, což umožňuje rychlou iteraci a vylepšování AI workflow.

Jak jej nastavit

Windsurf

1. Ujistěte se, že máte nainstalované předpoklady jako Node.js.
2. Najděte svůj konfigurační soubor (např. windsurf.config.json).
3. Přidejte Human-In-the-Loop MCP Server jako položku MCP serveru:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Uložte konfiguraci a restartujte Windsurf.
5. Ověřte nastavení zobrazením serveru ve vašem MCP panelu.

Claude

1. Ujistěte se, že Claude podporuje externí MCP servery.
2. Najděte nastavení integrace MCP.
3. Přidejte server pomocí následujícího JSONu:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Uložte a znovu načtěte prostředí Claude.
5. Ověřte, že je MCP server aktivní a dostupný.

Cursor

1. Nainstalujte Node.js a požadované závislosti.
2. Otevřete nastavení nebo konfigurační soubor Cursor.
3. Vložte položku MCP serveru:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Restartujte Cursor, aby se změny projevily.
5. Potvrďte, že je Human-In-the-Loop MCP Server uveden.

Cline

1. Ověřte, že máte nainstalovaný Cline a podporuje MCP pluginy.
2. Upravte svůj soubor cline.config.json.
3. Přidejte následující konfiguraci MCP serveru:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Uložte soubor a restartujte Cline.
5. Ujistěte se, že MCP server běží zkontrolováním v rozhraní UI.

Zabezpečení API klíčů

Pro zabezpečení API klíčů a citlivých údajů používejte v JSON konfiguraci proměnné prostředí následovně:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "human-in-the-loop",
      "command": "npx",
      "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${HITL_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${HITL_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Nahraďte ${HITL_API_KEY} názvem své skutečné proměnné prostředí.

Jak používat tento MCP ve flow

Použití MCP ve FlowHunt

Pro integraci MCP serverů do svého workflow ve FlowHunt začněte přidáním MCP komponenty do toku a jejím propojením s AI agentem:

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

{
  "human-in-the-loop": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po konfiguraci bude AI agent moci tento MCP používat jako nástroj se všemi jeho funkcemi a možnostmi. Nezapomeňte změnit “human-in-the-loop” na skutečný název vašeho serveru a URL na adresu vašeho MCP serveru.

Přehled

Náš názor

Human-In-the-Loop MCP Server nabízí dobře definovanou sadu interaktivních nástrojů, které propojují automatizaci AI s lidským dohledem, ale chybí explicitní definice promptů a zdrojů. Dokumentace je přehledná, podporuje bezpečné nastavení i nástroje pro GUI dialogy. Hodnocení: 6/10.

MCP skóre