Human-In-the-Loop MCP Server

Hvad gør “Human-In-the-Loop” MCP Server?

Human-In-the-Loop MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server designet til at muliggøre problemfri interaktion mellem AI-assistenter (som Claude) og menneskelige brugere via intuitive grafiske brugergrænseflader (GUI) dialoger. Dens primære funktion er at bygge bro mellem automatiserede AI-processer og menneskelig beslutningstagning ved at levere værktøjer til brugerinput i realtid, valgmuligheder, bekræftelser og feedbackmekanismer. Ved at integrere disse interaktive dialogværktøjer kan udviklere bygge AI-arbejdsgange, der kræver menneskelig vurdering, godkendelser eller dataindtastning på kritiske punkter. Serveren understøtter platformuafhængige GUI’er (Windows, macOS, Linux) og funktioner såsom ikke-blokerende drift, sundhedstjek, avanceret fejlhåndtering og moderne UI/UX-design. Dette gør den til et kraftfuldt værktøj til at øge pålideligheden, sikkerheden og tilpasningen af AI-drevne applikationer ved at inkorporere menneskeligt tilsyn og samarbejde direkte i automatiserede processer.

Liste over Prompts

Ingen eksplicitte prompt-skabeloner er nævnt i repository-filerne eller dokumentationen.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourceprimitiver er opført eller beskrevet i repository-filerne eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

• Tekstinput
  Giver AI-assistenter mulighed for at bede brugere om tekst, tal eller andre data med validering.
• Flere valg
  Præsenterer brugerne for et sæt muligheder for enkelt- eller flervalg.
• Multi-line Input
  Muliggør indsamling af længere svar som kodeeksempler eller detaljerede beskrivelser.
• Bekræftelsesdialoger
  Anmoder om ja/nej-beslutninger fra brugerne, før der fortsættes med kritiske handlinger.
• Informationsbeskeder
  Viser notifikationer, statusopdateringer eller resultater til brugeren.
• Sundhedstjek
  Giver en mekanisme til overvågning af serverstatus og GUI-tilgængelighed.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Human-in-the-Loop Godkendelse
  Integrer menneskelige godkendelsestrin i automatiserede arbejdsgange, så kritiske handlinger (som udrulninger, datamodifikationer eller følsomme operationer) kræver eksplicit brugerbekræftelse.
• Dynamisk Dataindsamling
  Bed brugere om at levere specifikke data eller feedback i realtid, som kan indgå i AI-drevne processer for forbedret nøjagtighed og tilpasning.
• Interaktiv Fejlfinding
  Giv AI-agenter mulighed for at eskalere tvetydige eller komplekse problemer til en menneskelig operatør via GUI-dialoger og indsamle ekstra kontekst for mere effektiv problemløsning.
• Sikkerheds- og Compliance-verificering
  Kræv menneskelig verifikation for opgaver, der skal overholde regler eller sikkerhedskrav, hvilket reducerer risikoen for uautoriseret eller usikker AI-adfærd.
• Brugerfeedback & Iterativ Design
  Indsaml struktureret feedback fra slutbrugere under test eller drift, hvilket muliggør hurtig iteration og forbedring af AI-arbejdsgange.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at forudsætninger som Node.js er installeret.
2. Find din konfigurationsfil (f.eks. windsurf.config.json).
3. Tilføj Human-In-the-Loop MCP Server som en MCP-server post:

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

4. Gem din konfiguration og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke for serveren i dit MCP-panel.

Claude

1. Sørg for, at Claude understøtter eksterne MCP-servere.
2. Find indstillingerne for MCP-integration.
3. Tilføj serveren ved at bruge følgende JSON:

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

4. Gem og genindlæs Claude-miljøet.
5. Bekræft, at MCP-serveren er aktiv og tilgængelig.

Cursor

1. Installer Node.js og de nødvendige afhængigheder.
2. Åbn Cursor-indstillingerne eller konfigurationsfilen.
3. Indsæt MCP-serverposten:

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

4. Genstart Cursor for at anvende ændringerne.
5. Bekræft, at Human-In-the-Loop MCP Server er opført.

Cline

1. Bekræft at Cline er installeret og understøtter MCP-plugins.
2. Rediger din cline.config.json fil.
3. Tilføj følgende MCP-serverkonfiguration:

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

4. Gem filen og genstart Cline.
5. Sørg for at MCP-serveren kører ved at tjekke i UI’et.

Sikring af API-nøgler

For at sikre API-nøgler og følsomme inputs, brug miljøvariable i din JSON-konfiguration som følger:

{
  "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}"
      }
    }
  ]
}

Udskift ${HITL_API_KEY} med navnet på din faktiske miljøvariabel.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-workflow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serveroplysninger med dette JSON-format:

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

Når det er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og kapaciteter. Husk at ændre “human-in-the-loop” til det faktiske navn på din MCP-server og udskifte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Human-In-the-Loop MCP Server tilbyder et veldefineret sæt interaktive værktøjer, der forbinder AI-automatisering med menneskeligt tilsyn, men mangler eksplicitte prompt- og ressourcedefinitioner. Dokumentationen er klar, og den understøtter sikker opsætning og værktøjsprimitiver. Vurdering: 6/10.

MCP Score