Brugerfeedback MCP Server

Hvad gør “Brugerfeedback” MCP Server?

Brugerfeedback MCP Server er en simpel implementering af Model Context Protocol (MCP), designet til at muliggøre et human-in-the-loop workflow i udviklingsværktøjer som Cline og Cursor. Dens hovedformål er at lette direkte brugerfeedback under automatiserede eller AI-assisterede udviklingsopgaver. Ved at integrere denne server kan workflows bede brugerne om input, gennemgang eller godkendelse på afgørende trin og udnytte styrkerne fra både automatisering og menneskelig dømmekraft. Dette er særligt nyttigt til test af komplekse desktopapplikationer eller processer, der kræver nuanceret brugervurdering før afslutning, hvilket sikrer kvalitet og reducerer fejl ved at inddrage rigtige brugere i processen.

Liste over prompts

• user_feedback prompt
  En anbefalet prompt-struktur:

  Før opgaven afsluttes, brug user_feedback MCP-værktøjet til at bede brugeren om feedback.
  Denne prompt sikrer, at LLM eller workflow vil bruge brugerfeedback-værktøjet til eksplicit at anmode om brugerens godkendelse eller input før opgaven afsluttes.

Liste over ressourcer

• Ingen eksplicitte ressourcer er nævnt i repository-dokumentationen eller koden.

Liste over værktøjer

• user_feedback
  Dette værktøj gør det muligt for MCP serveren at anmode om feedback fra brugeren. Det tager parametre som project_directory (stien til projektet) og en summary-besked (f.eks. “Jeg har implementeret de ændringer, du bad om.”). Dette gør det muligt for workflowet at stoppe op og afvente menneskelig input, før det fortsætter.

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Human-in-the-loop opgavegodkendelse
  Pause automatisk workflows for at indhente brugerfeedback eller godkendelse før fortsættelse, hvilket reducerer fejl og forbedrer proceskvaliteten.
• Test af desktopapplikationer
  Integrer med AI-assisteret testautomatisering for at indsamle ægte brugerindsigter om UI-ændringer eller nye funktioner under udviklingsprocessen.
• Samarbejdende kodegennemgang
  Anmod brugere om feedback på automatiserede kodeændringer for at sikre, at ændringerne stemmer overens med menneskelige forventninger.
• Workflow-moderation i lavtillidsmiljøer
  Kræv eksplicit brugeraccept til følsomme eller højrisiko handlinger i automatiserede pipelines.
• Iterativ udviklingsfeedback
  Indsaml løbende brugerindtryk eller forslag under flertrinsudviklingsopgaver, hvilket understøtter mere responsive og adaptive workflows.

Sådan sættes den op

Windsurf

Der blev ikke fundet opsætningsvejledning til Windsurf i repository.

Claude

Der blev ikke fundet opsætningsvejledning til Claude i repository.

Cursor

Ingen eksplicitte trin-for-trin instruktioner til Cursor, men serveren er designet til at fungere med Cursor. Se venligst Cline-opsætningen som reference.

Cline

1. Installer forudsætninger:
   • Installer uv globalt:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Klon repository:
   • For eksempel: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Gå til MCP Servers konfiguration:
   • Åbn Cline og gå til MCP Servers konfigurationen.
4. Konfigurer serveren:
   • Klik på Installed → Configure MCP Servers (åbner cline_mcp_settings.json)
5. Tilføj serverkonfigurationen:
   • Indsæt følgende 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"
      ]
    }
  }
}

Bemærkning om sikring af API-nøgler:
Der er ingen omtale af API-nøgler eller hemmelighedshåndtering for denne MCP server i dokumentationen eller koden.

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 systemets MCP-konfigurationssektion indsætter du dine MCP-serveroplysninger ved hjælp af dette JSON-format:

{
  "user-feedback-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 kapaciteter. Husk at ændre “user-feedback-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores vurdering

Denne MCP server er meget fokuseret og let at integrere til human-in-the-loop feedback, men mangler udvidelsesmuligheder, ressourceeksponering og avancerede funktioner som API-nøglehåndtering eller sampling-support. For udviklere, der kun har brug for feedback-godkendelse, er den fremragende, men til bredere MCP-brug er den begrænset.

MCP Score

Bedømmelse: 6/10 – Meget god til sit snævre formål, men mangler bredere MCP-funktioner og udvidelsesmuligheder.