interactive-mcp MCP-Server

interactive-mcp ist ein plattformübergreifender MCP-Server, der Entwicklern ermöglicht, in Echtzeit mit KI-Agenten zu kollaborieren und so dynamische, kontextbewusste und mensch-in-der-Schleife-fähige Coding- und Workflow-Automatisierungen zu realisieren.

interactive-mcp MCP-Server

Was macht der “interactive-mcp” MCP-Server?

Der interactive-mcp MCP (Model Context Protocol) Server ist ein lokales, plattformübergreifendes Tool, das die nahtlose Interaktion zwischen KI-Agenten und Nutzern ermöglicht. Sein Hauptzweck ist die Realisierung von “Human-in-the-Loop”-Workflows, sodass Entwickler und KI-Assistenten interaktiv zusammenarbeiten können. Als Brücke verbindet interactive-mcp KI-Modelle mit externen Systemen wie Datenbanken, Dateien oder APIs und steigert so die Entwicklungsproduktivität. Er eignet sich besonders für Umgebungen, in denen Echtzeit-Feedback oder Eingriffe notwendig sind, unterstützt verschiedene Plattformen und bietet eine erweiterbare Grundlage für die Integration benutzerdefinierter Aktionen, Prompt-Vorlagen und Ressourcenbereitstellung. So können Entwickler dynamischere, kontextbewusste, KI-gestützte Tools und Workflows erstellen.

Liste der Prompts

Im Repository wurden keine Informationen zu Prompt-Vorlagen gefunden.

Liste der Ressourcen

Es wurden keine spezifischen Ressourcen gefunden, die vom interactive-mcp-Server bereitgestellt werden.

Liste der Tools

In den verfügbaren Dateien oder der Dokumentation im Repository konnte keine explizite Tool-Liste ermittelt werden.

Anwendungsfälle dieses MCP-Servers

  • Human-in-the-Loop-Coding
    Entwickler können direkt mit KI-Agenten interagieren, Echtzeit-Feedback geben, Validierungen und Korrekturen während Coding-Sessions vornehmen.
  • Plattformübergreifende Entwicklung
    Ermöglicht KI-gesteuerte Workflows auf mehreren Plattformen und unterstützt verschiedene Entwicklerumgebungen sowie Betriebssysteme.
  • KI-unterstützte Code-Reviews
    Erleichtert kollaborative Code-Review-Sessions, in denen sowohl Menschen als auch KI-Agenten Code interaktiv inspizieren, kommentieren und verbessern.
  • Prototyping von Integrationen
    Dient als Grundlage für neue Tools und Integrationen, die sowohl automatisierte KI-Aktionen als auch menschliche Entscheidungen benötigen.
  • Produktivitätssteigernde Workflows
    Optimiert Aufgaben wie Code-Generierung, Refactoring oder Dokumentation, indem ein nahtloser Wechsel zwischen KI-Automatisierung und menschlicher Kontrolle möglich ist.

Einrichtung

Windsurf

  1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js installiert ist.
  2. Konfiguration finden: Öffnen Sie Ihre Windsurf-Konfigurationsdatei (z. B. windsurf.config.json).
  3. interactive-mcp-Server hinzufügen: Tragen Sie den Server in das Objekt mcpServers ein.
  4. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Änderungen und starten Sie Windsurf neu.
  5. Einrichtung prüfen: Überprüfen Sie die Logs/Ausgaben auf erfolgreiche Registrierung.

Beispiel-JSON-Konfiguration:

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

Claude

  1. Voraussetzungen: Installieren Sie Node.js und Claude wie benötigt.
  2. Konfiguration finden: Öffnen Sie die MCP-Konfiguration von Claude (z. B. claude.config.json).
  3. interactive-mcp-Server hinzufügen: Fügen Sie ihn im Abschnitt mcpServers hinzu.
  4. Speichern und neu starten: Speichern Sie die Datei und starten Sie Claude neu.
  5. Einrichtung prüfen: Bestätigen Sie die Verbindung in der Oberfläche von Claude.

Beispiel-JSON-Konfiguration:

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

Cursor

  1. Voraussetzungen: Stellen Sie sicher, dass Node.js verfügbar ist.
  2. Konfiguration finden: Bearbeiten Sie die MCP-Konfigurationsdatei von Cursor.
  3. interactive-mcp-Server hinzufügen: Ergänzen Sie das Objekt mcpServers.
  4. Speichern und neu starten: Speichern Sie und starten Sie Cursor neu.
  5. Einrichtung prüfen: Bestätigen Sie die Server-Registrierung in der UI oder den Logs.

Beispiel-JSON-Konfiguration:

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

Cline

  1. Voraussetzungen: Installieren Sie Node.js.
  2. Konfiguration finden: Suchen Sie cline.config.json oder eine gleichwertige Datei.
  3. interactive-mcp-Server hinzufügen: Ergänzen Sie die Serverdetails unter mcpServers.
  4. Speichern und neu starten: Speichern Sie und starten Sie Cline neu.
  5. Einrichtung prüfen: Stellen Sie sicher, dass der Server als aktiv gelistet ist.

Beispiel-JSON-Konfiguration:

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

API-Schlüssel mit Umgebungsvariablen sichern:

Fügen Sie sensible Variablen über die Eigenschaft env hinzu:

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

Nutzung dieses MCP innerhalb von Flows

Nutzung von MCP in FlowHunt

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

FlowHunt MCP flow

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Im Abschnitt System-MCP-Konfiguration tragen Sie die Details Ihres MCP-Servers in diesem JSON-Format ein:

{
  "interactive-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Nachdem Sie die Konfiguration abgeschlossen haben, kann der KI-Agent diesen MCP als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten nutzen. Denken Sie daran, “interactive-mcp” ggf. durch den Namen Ihres MCP-Servers zu ersetzen und die URL entsprechend Ihrer MCP-Server-Adresse anzupassen.


Übersicht

AbschnittVerfügbarkeitDetails/Anmerkungen
ÜbersichtIm README.md gefunden
Liste der PromptsNicht gefunden
Liste der RessourcenNicht gefunden
Liste der ToolsNicht gefunden
Sicherung von API-SchlüsselnEinrichtung siehe oben
Sampling-Unterstützung (weniger relevant)Nicht gefunden

Unsere Einschätzung

Auch wenn interactive-mcp einen vielversprechenden Human-in-the-Loop-Ansatz verfolgt und aktiv entwickelt sowie gut angenommen wird (Stars/Forks), schränkt der Mangel an expliziter Dokumentation zu Prompts, Tools und Ressourcen die sofortige Nutzbarkeit für fortgeschrittene MCP-Workflows ein. Die Einrichtung ist jedoch unkompliziert und für gängige Plattformen gut dokumentiert.

MCP-Score

Lizenz vorhanden✅ (MIT)
Mindestens ein Tool
Anzahl Forks19
Anzahl Stars219

Häufig gestellte Fragen

Was ist der interactive-mcp MCP-Server?

interactive-mcp ist ein lokaler, plattformübergreifender Model Context Protocol Server, der KI-Agenten mit Nutzern und externen Systemen verbindet. Er ist besonders geeignet für mensch-in-der-Schleife-Workflows, Echtzeit-Feedback und benutzerdefinierte Aktionsintegration zum Aufbau dynamischer KI-gestützter Tools.

Was sind gängige Anwendungsfälle für interactive-mcp?

interactive-mcp eignet sich ideal für kollaboratives Programmieren mit KI, plattformübergreifende KI-Workflows, KI-unterstützte Code-Reviews, das Prototyping von Integrationen und zur Steigerung der Produktivität durch die Kombination von Automatisierung und menschlichem Input.

Wie füge ich den interactive-mcp-Server zu FlowHunt hinzu?

Fügen Sie die MCP-Komponente zu Ihrem FlowHunt-Flow hinzu, öffnen Sie das Konfigurationspanel und tragen Sie Ihre MCP-Serverdaten in der Systemkonfiguration ein. Nutzen Sie das bereitgestellte JSON-Snippet und passen Sie die URL auf Ihren Server an.

Wie sichere ich API-Schlüssel mit interactive-mcp?

Speichern Sie sensible API-Schlüssel als Umgebungsvariablen in Ihrer Konfigurationsdatei mit der Eigenschaft `env`. Referenzieren Sie sie in Ihrer MCP-Server-Konfiguration, um zu vermeiden, dass Geheimnisse im Code offengelegt werden.

Stellt interactive-mcp Prompt-Vorlagen oder Tools bereit?

Im aktuellen Repository sind keine expliziten Prompt-Vorlagen oder Tools dokumentiert. Der Server dient als erweiterbare Grundlage für den Aufbau individueller Workflows und Integrationen.

Welche Plattformen werden von interactive-mcp unterstützt?

interactive-mcp ist plattformübergreifend und unterstützt gängige Entwicklerumgebungen und Betriebssysteme. Er ist kompatibel mit Tools wie Windsurf, Claude, Cursor und Cline.

Beschleunigen Sie Ihre KI-Workflows mit interactive-mcp

Steigern Sie Ihre Produktivität und erstellen Sie intelligentere, interaktivere KI-gestützte Tools mit dem interactive-mcp MCP-Server. Integrieren Sie ihn heute in FlowHunt oder Ihre bevorzugte Plattform.

Mehr erfahren

Model Context Protocol (MCP) Server
Model Context Protocol (MCP) Server

Model Context Protocol (MCP) Server

Der Model Context Protocol (MCP) Server verbindet KI-Assistenten mit externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht so eine optimierte Integration komp...

3 Min. Lesezeit
AI MCP +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-Integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-Integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-Integration

Der ModelContextProtocol (MCP) Server fungiert als Brücke zwischen KI-Agenten und externen Datenquellen, APIs und Diensten und ermöglicht FlowHunt-Nutzern den A...

3 Min. Lesezeit
AI Integration +4
Intercom MCP Server
Intercom MCP Server

Intercom MCP Server

Der Intercom MCP Server verbindet KI-Assistenten mit Intercom und ermöglicht fortschrittliche Automatisierung im Kundensupport, Analysen sowie einen nahtlosen Z...

4 Min. Lesezeit
AI Customer Support +5