gotoHuman MCP Server

Was macht der “gotoHuman” MCP Server?

Der gotoHuman MCP Server ist ein Tool, das darauf ausgelegt ist, Human-in-the-Loop-Workflows nahtlos in KI-Assistenten und agentische Entwicklungsumgebungen zu integrieren. Er ermöglicht es KI-Agenten, über anpassbare Prüfungsformulare menschliche Freigaben anzufordern, Freigabeschritte zu verfolgen sowie Benachrichtigungen und teambasierte Workflows zu verwalten. Mit integrierter Authentifizierung, Webhook-Support und einer robusten Benutzeroberfläche für Freigaben verbessert gotoHuman Entwicklungsworkflows, die Aufsicht, Compliance oder manuelle Validierung benötigen. Über das Model Context Protocol (MCP) stellt er seine Funktionen KI-gesteuerten Prozessen zur Verfügung, sodass externe menschliche Beteiligte direkt eingebunden werden können – etwa bei Content-Moderation, Code-Review oder freigabeabhängiger Automatisierung. So werden diese Aufgaben effizienter und nachvollziehbarer.

Liste der Prompts

In den verfügbaren Inhalten werden keine spezifischen Prompt-Vorlagen erwähnt.

Liste der Ressourcen

Es sind keine spezifischen MCP-Ressourcen in den verfügbaren Inhalten aufgeführt.

Liste der Tools

• list-forms
  Listet alle verfügbaren Überprüfungsformulare in Ihrem Konto auf, einschließlich grundlegender Informationen zu den hinzugefügten Feldern jedes Formulars.

• get-form-schema
  Ruft das Schema für ein bestimmtes Überprüfungsformular ab, einschließlich der Felder und deren Konfiguration, was bei der Anforderung einer menschlichen Überprüfung erforderlich ist.

• request-human-review-with-form
  Startet eine menschliche Überprüfung mit einem ausgewählten Formular, indem Inhalte, Konfigurationen und Metadaten bereitgestellt werden. Weist die Überprüfung bei Bedarf bestimmten Nutzern zu und gibt einen Link zur Überprüfung in gotoHuman zurück.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Human-in-the-Loop-Freigaben
  Integrieren Sie Freigabeschritte in automatisierte Workflows, sodass kritische Entscheidungen – wie Content-Veröffentlichung, Code-Bereitstellung oder Umgang mit sensiblen Daten – vor dem Fortschreiten von einem Menschen validiert werden.

• Individuelle Prüfungsformulare für Moderation
  Nutzen Sie anpassbare Formulare, um menschliches Feedback oder Moderationsentscheidungen zu KI-generierten Ergebnissen einzuholen und so Qualitätsstandards und Compliance-Anforderungen sicherzustellen.

• Workflow-Automatisierung mit menschlicher Aufsicht
  Automatisieren Sie sich wiederholende Prozesse, behalten Sie aber die Möglichkeit, an wichtigen Punkten menschlich einzugreifen – z. B. bei Nutzer-Onboarding oder Transaktionsprüfungen.

• Kollaborative Team-Freigaben
  Weisen Sie Überprüfungen bestimmten Teammitgliedern zu, verfolgen Sie den Freigabestatus und verwalten Sie Benachrichtigungen – so wird die teamorientierte Entscheidungsfindung effizienter.

• Integration mit IDEs und agentischen Tools
  Ermöglichen Sie KI-Assistenten in Entwicklerumgebungen (z. B. Cursor, Claude oder Windsurf), während Code-Reviews oder Architekturentscheidungen menschlichen Input einzuholen – so verringern Sie Engpässe und verbessern die Transparenz der Workflows.

So richten Sie es ein

Windsurf

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Holen Sie sich Ihren GOTOHUMAN_API_KEY von app.gotohuman.com.
3. Bearbeiten Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei, um den MCP Server hinzuzufügen:

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

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Windsurf neu.
5. Überprüfen Sie, ob der Server läuft, indem Sie eine Testfreigabe initiieren.

Claude

1. Installieren Sie Node.js, falls noch nicht geschehen.
2. Holen Sie sich Ihren API-Schlüssel von app.gotohuman.com.
3. Aktualisieren Sie Ihre Claude-Konfigurationsdatei wie folgt:

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

4. Speichern Sie Ihre Konfiguration und starten Sie Claude neu.
5. Bestätigen Sie die Integration, indem Sie eine menschliche Überprüfung anfordern.

Cursor

1. Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
2. Rufen Sie Ihren API-Schlüssel von app.gotohuman.com ab.
3. Fügen Sie dies in Ihre Cursor-Konfiguration ein:

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

4. Speichern und starten Sie Cursor neu.
5. Testen Sie, indem Sie einen Musterfreigabe-Flow auslösen.

Cline

1. Richten Sie Node.js ein, falls Sie es noch nicht getan haben.
2. Holen Sie sich Ihren GOTOHUMAN_API_KEY von app.gotohuman.com.
3. Fügen Sie den MCP Server zu Ihrer Cline-Konfiguration hinzu:

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

4. Speichern Sie Ihre Änderungen und starten Sie Cline neu.
5. Prüfen Sie die Funktionalität, indem Sie eine menschliche Überprüfung anfordern.

API-Schlüssel absichern:
Nutzen Sie Umgebungsvariablen in Ihrer Konfiguration für sensible Schlüssel:

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

Setzen Sie die tatsächliche Umgebungsvariable in Ihrem System oder Ihrer Deployment-Umgebung.

So nutzen Sie diesen MCP in Flows

Verwendung von MCP in FlowHunt

Um MCP Server in Ihren FlowHunt-Workflow zu integrieren, fügen Sie zunächst die MCP-Komponente zu Ihrem Flow hinzu und verbinden Sie diese mit Ihrem KI-Agenten:

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Bereich der System-MCP-Konfiguration hinterlegen Sie Ihre MCP-Server-Daten in folgendem JSON-Format:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf all seine Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “gotoHuman” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP-Server-URL auszutauschen.

Übersicht

| Roots Support | ⛔ (Nicht erwähnt) | | Sampling | ⛔ (Nicht erwähnt) |

Basierend auf der bereitgestellten Dokumentation ist der gotoHuman MCP Server fokussiert, einfach einzurichten und bietet klar dokumentierte Tools, jedoch fehlen Dokumentationen zu Prompt-Vorlagen, expliziten MCP-Ressourcen sowie Sampling/Roots-Features. Damit ist er für seinen Kernanwendungsfall solide, aber weniger umfassend als einige Alternativen für eine breitere MCP-Integration.

Unsere Meinung

Der gotoHuman MCP Server ist sehr gut dokumentiert in Bezug auf Installation, Tool-Nutzung und API-Key-Management und erfüllt sein Hauptversprechen für Human-in-the-Loop-Prozesse. Es fehlt jedoch an detaillierter Dokumentation zu Prompt-Vorlagen, Ressourcen und erweiterten MCP-Funktionen wie Roots und Sampling. Damit ist er eine zuverlässige, zweckorientierte Lösung für Freigabe-Workflows, jedoch weniger vielseitig für Nutzer, die breitere MCP-Erweiterbarkeit suchen.

MCP Score