Käyttäjäpalautteen MCP-palvelin

Mitä “Käyttäjäpalaute” MCP-palvelin tekee?

Käyttäjäpalautteen MCP-palvelin on yksinkertainen Model Context Protocolin (MCP) toteutus, joka on suunniteltu mahdollistamaan human-in-the-loop -työnkulku kehitystyökaluissa kuten Cline ja Cursor. Sen päätarkoitus on helpottaa suoran käyttäjäpalautteen antamista automatisoitujen tai tekoälyavusteisten kehitystehtävien aikana. Integroimalla tämän palvelimen työnkulkuihin voidaan pyytää käyttäjiltä syötettä, tarkastelua tai hyväksyntää ratkaisevissa vaiheissa, hyödyntäen sekä automaation että ihmisen arvioinnin vahvuuksia. Tämä on erityisen hyödyllistä testattaessa monimutkaisia työpöytäsovelluksia tai prosesseja, jotka edellyttävät hienovaraista käyttäjäarviointia ennen valmistumista – näin varmistetaan laatu ja vähennetään virheitä ottamalla oikeat käyttäjät mukaan silmukkaan.

Kehotemallit

• user_feedback-kehote
  Suositeltu kehotemalli:

  Ennen tehtävän viimeistelyä käytä user_feedback MCP -työkalua kysyäksesi käyttäjältä palautetta.
  Tämä kehote varmistaa, että LLM tai työnkulku kutsuu käyttäjäpalautetyökalun pyytääkseen käyttäjältä nimenomaista hyväksyntää tai syötettä ennen tehtävän viimeistelyä.

Resurssit

• Repositorion dokumentaatiossa tai koodissa ei mainita erillisiä resursseja.

Työkalut

• user_feedback
  Tämän työkalun avulla MCP-palvelin voi pyytää palautetta käyttäjältä. Se ottaa parametreina esimerkiksi project_directory (polku projektiin) ja summary-viestin (esim. “Olen toteuttanut pyytämäsi muutokset.”). Näin työnkulku voi pysähtyä ja odottaa käyttäjän syötettä ennen jatkamista.

Tämän MCP-palvelimen käyttötapaukset

• Human-in-the-loop -tehtävien hyväksyntä
  Keskeytä työnkulut automaattisesti käyttäjäpalautteen tai hyväksynnän pyytämiseksi ennen jatkamista – näin virheet vähenevät ja laatu paranee.
• Työpöytäsovellusten testaus
  Yhdistä tekoälyavusteiseen testiautomaatioon kerätäksesi oikeiden käyttäjien näkemyksiä käyttöliittymämuutoksista tai uusista ominaisuuksista kehitysprosessin aikana.
• Yhteisöllinen koodikatselmointi
  Pyydä käyttäjiltä palautetta automaattisista koodimuutoksista varmistaaksesi, että muutokset vastaavat ihmisten odotuksia.
• Työnkulkujen moderointi matalan luottamuksen ympäristöissä
  Edellytä nimenomaista käyttäjän hyväksyntää herkille tai korkean vaikutuksen toiminnoille automatisoiduissa putkissa.
• Iteratiivinen kehityspalaute
  Kerää jatkuvasti käyttäjän näkemyksiä tai ehdotuksia monivaiheisten kehitystehtävien aikana, mikä tukee joustavampia ja reagoivampia työnkulkuja.

Asennusohjeet

Windsurf

Ei asennusohjeita Windsurfille löytynyt reposta.

Claude

Ei asennusohjeita Claudelle löytynyt reposta.

Cursor

Ei erillisiä vaihe vaiheelta -ohjeita Cursorille, mutta palvelin on suunniteltu toimimaan Cursorin kanssa. Katso Clinen asennusohjeet viitteeksi.

Cline

1. Asenna vaadittavat riippuvuudet:
   • Asenna uv järjestelmään:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Kloonaa repositorio:
   • Esimerkiksi: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Siirry MCP-palvelinten asetuksiin:
   • Avaa Cline ja mene MCP Servers -asetuksiin.
4. Määritä palvelin:
   • Klikkaa Installed → Configure MCP Servers (avaa cline_mcp_settings.json)
5. Lisää palvelimen määritys:
   • Lisää seuraava 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"
      ]
    }
  }
}

Huomio API-avainten suojauksesta:
Dokumentaatiossa tai koodissa ei mainita API-avaimia tai salaisuuksia tälle MCP-palvelimelle.

MCP:n käyttö työnkuluissa

MCP:n käyttäminen FlowHuntissa

Integroi MCP-palvelimet FlowHunt-työnkulkuusi lisäämällä MCP-komponentti ja liittämällä se tekoälyagenttiin:

Klikkaa MCP-komponenttia avataksesi määrityspaneelin. Järjestelmän MCP-asetukset -osioon lisää MCP-palvelimesi tiedot seuraavalla JSON-muodolla:

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

Kun määritys on tehty, tekoälyagentti pystyy hyödyntämään tätä MCP:tä työkaluna kaikkine toimintoineen. Muista vaihtaa “user-feedback-mcp” oman MCP-palvelimesi nimeen ja korvata URL omalla MCP-palvelimesi osoitteella.

Yhteenveto

Oma mielipiteemme

Tämä MCP-palvelin on hyvin fokusoitu ja helppo ottaa käyttöön human-in-the-loop -palautetta varten, mutta siitä puuttuu laajennettavuus, resurssien altistaminen ja edistyneet ominaisuudet kuten API-avainten hallinta tai näytteenottotuki. Kehittäjille, jotka tarvitsevat pelkkää palauteporttia, ratkaisu on erinomainen, mutta laajempaan MCP-käyttöön se on rajallinen.

MCP-pisteet

Arvosana: 6/10 – Erittäin hyvä kapeaan tarkoitukseensa, mutta laajemmat MCP-ominaisuudet ja laajennettavuus puuttuvat.