interactive-mcp MCP Server

Hvad gør “interactive-mcp” MCP Serveren?

interactive-mcp MCP (Model Context Protocol) Serveren er et lokalt, cross-platform værktøj designet til at muliggøre problemfri interaktion mellem AI-agenter og brugere. Dets primære formål er at understøtte “human-in-the-loop”-arbejdsgange, så udviklere og AI-assistenter kan arbejde sammen interaktivt. Ved at fungere som bro forbinder interactive-mcp AI-modeller med eksterne systemer, såsom databaser, filer eller API’er, og øger dermed udviklingsproduktiviteten. Den er særligt velegnet til miljøer, hvor feedback eller indgriben i realtid er nødvendig, idet den understøtter forskellige platforme og tilbyder et udvidelsesvenligt fundament til integration af brugerdefinerede handlinger, promptskabeloner og ressourcer. Dette gør udviklere i stand til at bygge mere dynamiske, kontekstbevidste AI-drevne værktøjer og arbejdsgange.

Liste over Prompts

Ingen oplysninger om promptskabeloner blev fundet i repository’et.

Liste over Ressourcer

Ingen oplysninger om specifikke ressourcer eksponeret af interactive-mcp serveren blev fundet i repository’et.

Liste over Værktøjer

Ingen eksplicit liste over værktøjer kunne bestemmes ud fra de tilgængelige filer eller dokumentation i repository’et.

Anvendelsestilfælde for denne MCP Server

• Human-in-the-Loop Kodning
  Giver udviklere mulighed for at interagere direkte med AI-agenter og levere feedback, validering og rettelser i realtid under kodningssessioner.
• Udvikling på tværs af platforme
  Muliggør AI-drevne arbejdsgange på flere platforme og understøtter forskellige udviklermiljøer og operativsystemer.
• AI-understøttet Kodegennemgang
  Understøtter samarbejdende kodegennemgang, hvor både mennesker og AI-agenter kan gennemgå, annotere og forbedre kode interaktivt.
• Prototyping af Brugerdefinerede Integrationer
  Fungerer som fundament for udvikling af nye værktøjer og integrationer, der kræver både automatiserede AI-handlinger og menneskelige beslutninger.
• Produktivitetsforbedrende Arbejdsgange
  Strømliner opgaver som kodegenerering, refaktorering eller dokumentation ved at muliggøre ubesværet skift mellem AI-automatisering og menneskelig kontrol.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Forudsætninger: Sørg for at Node.js er installeret.
2. Find konfigurationen: Åbn din Windsurf-konfigurationsfil (fx windsurf.config.json).
3. Tilføj interactive-mcp server: Indsæt serverens entry i objektet mcpServers.
4. Gem og genstart: Gem ændringer og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætning: Tjek logs/output for vellykket registrering.

Eksempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Forudsætninger: Installer Node.js og Claude efter behov.
2. Find konfigurationen: Åbn Claudes MCP-konfiguration (fx claude.config.json).
3. Tilføj interactive-mcp server: Tilføj til sektionen mcpServers.
4. Gem og genstart: Gem filen og genstart Claude.
5. Bekræft opsætning: Bekræft forbindelsen i Claudes interface.

Eksempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Forudsætninger: Sørg for at Node.js er tilgængelig.
2. Find konfigurationen: Rediger Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Tilføj interactive-mcp server: Opdatér objektet mcpServers.
4. Gem og genstart: Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft opsætning: Bekræft serverregistrering i UI eller logs.

Eksempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Forudsætninger: Installer Node.js.
2. Find konfigurationen: Find cline.config.json eller tilsvarende.
3. Tilføj interactive-mcp server: Indsæt serveroplysninger under mcpServers.
4. Gem og genstart: Gem filen og genstart Cline.
5. Bekræft opsætning: Sørg for at serveren er aktiv.

Eksempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Sikring af API-nøgler med miljøvariabler:

Tilføj følsomme variabler med egenskaben env:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      }
    }
  }
}

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt workflow, start med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbind den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I sektionen med systemets MCP-konfiguration indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "interactive-mcp": {
    "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 muligheder. Husk at ændre “interactive-mcp” til navnet på din MCP-server, hvis det er anderledes, og erstat URL’en med din MCP-servers URL.

Oversigt

Vores vurdering

Selvom interactive-mcp præsenterer en lovende human-in-the-loop tilgang og er aktivt udviklet med god opbakning (stjerner/forks), begrænser manglen på eksplicit dokumentation om prompts, værktøjer og ressourcer dens umiddelbare anvendelighed til avancerede MCP-arbejdsgange. Opsætningen er dog ligetil og godt understøttet for de mest almindelige platforme.

MCP Score