User Feedback MCP Server

Was macht der “User Feedback” MCP Server?

Der User Feedback MCP Server ist eine einfache Implementierung des Model Context Protocol (MCP), mit der ein Human-in-the-Loop-Workflow in Entwicklungstools wie Cline und Cursor ermöglicht wird. Sein Hauptzweck ist es, direktes Nutzerfeedback während automatisierter oder KI-gestützter Entwicklungsvorgänge zu ermöglichen. Durch die Integration dieses Servers können Workflows Nutzer an entscheidenden Stellen um Eingaben, Überprüfung oder Freigabe bitten und so die Stärken von Automatisierung und menschlichem Urteilsvermögen kombinieren. Das ist besonders nützlich für Tests komplexer Desktop-Anwendungen oder Prozesse, die vor Abschluss eine differenzierte Nutzerbewertung erfordern, um Qualität sicherzustellen und Fehler zu reduzieren, indem echte Nutzer einbezogen werden.

Liste der Prompts

• user_feedback prompt
  Empfohlene Prompt-Vorlage:

  Bevor die Aufgabe abgeschlossen wird, verwende das user_feedback MCP Tool, um den Nutzer um Feedback zu bitten.
  Dieses Prompt stellt sicher, dass das LLM oder der Workflow das Nutzer-Feedback-Tool aufruft, um explizite Nutzerfreigabe oder -eingaben vor Abschluss einer Aufgabe einzuholen.

Liste der Ressourcen

• In der Repository-Dokumentation oder im Code werden keine expliziten Ressourcen erwähnt.

Liste der Tools

• user_feedback
  Dieses Tool ermöglicht es dem MCP Server, Feedback vom Nutzer einzuholen. Es verwendet Parameter wie project_directory (Pfad zum Projekt) und eine summary-Nachricht (z.B. “Ich habe die gewünschten Änderungen umgesetzt.”). So kann der Workflow gestoppt werden, bis eine menschliche Eingabe erfolgt.

Anwendungsfälle dieses MCP Servers

• Human-in-the-Loop-Aufgabenfreigabe
  Workflows automatisch pausieren, um vor dem Fortfahren Nutzerfeedback oder Freigabe einzuholen – reduziert Fehler und verbessert die Prozessqualität.
• Desktop-App-Testing
  Integration mit KI-gestützten Testautomatisierungen, um beim Entwicklungsprozess echtes Nutzerfeedback zu UI-Änderungen oder neuen Features einzuholen.
• Kollaborative Code-Reviews
  Nutzer zu automatischen Codeänderungen befragen, um sicherzustellen, dass Anpassungen den menschlichen Erwartungen entsprechen.
• Workflow-Moderation in Low-Trust-Umgebungen
  Für sensible oder folgenschwere Aktionen in automatisierten Pipelines explizite Nutzerfreigaben verlangen.
• Iteratives Entwicklungsfeedback
  Während mehrstufiger Entwicklungsaufgaben fortlaufend Nutzermeinungen oder Vorschläge sammeln und so reaktionsfähigere, adaptivere Workflows ermöglichen.

Einrichtung

Windsurf

Im Repository wurden keine Setup-Anweisungen für Windsurf gefunden.

Claude

Im Repository wurden keine Setup-Anweisungen für Claude gefunden.

Cursor

Keine expliziten Schritt-für-Schritt-Anweisungen für Cursor, aber der Server ist für die Zusammenarbeit mit Cursor konzipiert. Bitte verwenden Sie die Cline-Einrichtung als Referenz.

Cline

1. Voraussetzungen installieren:
   • Installieren Sie uv global:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Repository klonen:
   • Beispielsweise: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Zur MCP Server-Konfiguration navigieren:
   • Öffnen Sie Cline und gehen Sie in die MCP Server-Konfiguration.
4. Server konfigurieren:
   • Klicken Sie auf Installiert → MCP Server konfigurieren (öffnet cline_mcp_settings.json)
5. Server-Konfiguration hinzufügen:
   • Fügen Sie folgendes JSON ein:

{
  "mcpServers": {
    "github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "c:\\MCP\\user-feedback-mcp",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": [
        "user_feedback"
      ]
    }
  }
}

Hinweis zur Sicherheit von API-Keys:
In der Dokumentation oder im Code wird keine API-Key- oder Geheimnisverwaltung für diesen MCP Server erwähnt.

Nutzung dieses MCP in Flows

MCP in FlowHunt verwenden

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

Klicken Sie auf die MCP-Komponente, um das Konfigurationspanel zu öffnen. Fügen Sie im System-MCP-Konfigurationsbereich Ihre MCP Server-Details in folgendem JSON-Format ein:

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

Nach der Konfiguration kann der KI-Agent diesen MCP nun als Tool mit Zugriff auf alle Funktionen und Möglichkeiten verwenden. Denken Sie daran, “user-feedback-mcp” durch den tatsächlichen Namen Ihres MCP Servers zu ersetzen und die URL durch Ihre eigene MCP Server-URL zu ersetzen.

Übersicht

Unsere Meinung

Dieser MCP Server ist sehr fokussiert und einfach für Human-in-the-Loop-Feedback zu integrieren, bietet jedoch keine Erweiterbarkeit, Ressourcen oder fortgeschrittene Features wie API-Key-Management oder Sampling-Unterstützung. Für Entwickler, die nur Feedback-Gating benötigen, ist er exzellent, für breitere MCP-Nutzung jedoch eingeschränkt.

MCP Score

Bewertung: 6/10 – Sehr gut für den engen Zweck, aber es fehlen breitere MCP-Funktionen und Erweiterbarkeit.