gotoHuman MCP Server

Que fait le serveur MCP “gotoHuman” ?

Le serveur gotoHuman MCP est un outil conçu pour intégrer de façon transparente des workflows humain-dans-la-boucle aux assistants IA et environnements de développement agentiques. Il permet aux agents IA de demander des validations humaines via des formulaires de revue personnalisables, de suivre les étapes d’approbation, et de gérer les notifications et workflows en équipe. Avec une authentification intégrée, la prise en charge des webhooks et une interface robuste pour les validations, gotoHuman améliore les workflows de développement nécessitant supervision, conformité ou validation manuelle. En exposant ses capacités via le Model Context Protocol (MCP), il permet aux processus pilotés par l’IA d’interagir directement avec des parties prenantes humaines externes, rendant des tâches telles que la modération de contenu, la revue de code ou l’automatisation basée sur approbation plus efficaces et traçables.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt spécifique n’est mentionné dans le contenu disponible.

Liste des ressources

Aucune ressource MCP spécifique n’est listée dans le contenu disponible.

Liste des outils

• list-forms
  Liste tous les formulaires de revue disponibles dans votre compte, avec des informations de haut niveau sur les champs ajoutés à chaque formulaire.

• get-form-schema
  Récupère le schéma d’un formulaire de revue spécifique, incluant les champs et leur configuration, requis pour demander une revue humaine.

• request-human-review-with-form
  Démarre une revue humaine en utilisant un formulaire choisi, en fournissant contenu, configuration et métadonnées. Attribue la revue à des utilisateurs spécifiques si besoin et retourne un lien vers la revue dans gotoHuman.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Approbations humain-dans-la-boucle
  Intégrez des étapes d’approbation dans des workflows automatisés, garantissant que des décisions critiques—telles que la publication de contenu, le déploiement de code ou la gestion de données sensibles—sont validées par un humain avant de continuer.

• Formulaires de revue personnalisés pour la modération
  Utilisez des formulaires personnalisables pour recueillir les retours humains ou les décisions de modération sur les résultats générés par l’IA, aidant les équipes à appliquer les standards de qualité et de conformité.

• Automatisation de workflow avec supervision humaine
  Automatisez les processus répétitifs tout en conservant la possibilité d’une intervention humaine à des étapes clés, comme l’intégration utilisateur ou les revues de transactions.

• Approbations collaboratives en équipe
  Attribuez des revues à des membres d’équipe spécifiques, suivez le statut d’approbation et gérez les notifications, simplifiant la prise de décision en équipe.

• Intégration aux IDE et outils agentiques
  Permettez aux assistants IA dans les environnements développeur (tels que Cursor, Claude ou Windsurf) de solliciter un avis humain lors de revues de code ou de décisions d’architecture, réduisant les goulets d’étranglement et améliorant la transparence des workflows.

Comment le configurer

Windsurf

1. Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Obtenez votre GOTOHUMAN_API_KEY sur app.gotohuman.com.
3. Éditez votre fichier de configuration Windsurf pour ajouter le serveur MCP :

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

4. Enregistrez votre configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez que le serveur fonctionne en lançant une approbation test.

Claude

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Récupérez votre clé API sur app.gotohuman.com.
3. Mettez à jour votre fichier de configuration Claude comme suit :

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

4. Enregistrez votre configuration et redémarrez Claude.
5. Confirmez l’intégration en demandant une revue humaine.

Cursor

1. Vérifiez que Node.js est installé.
2. Récupérez votre clé API sur app.gotohuman.com.
3. Ajoutez ceci dans votre configuration Cursor :

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

4. Enregistrez et redémarrez Cursor.
5. Testez en lançant un flux d’approbation exemple.

Cline

1. Installez Node.js si ce n’est pas déjà fait.
2. Obtenez votre GOTOHUMAN_API_KEY sur app.gotohuman.com.
3. Ajoutez le serveur MCP à votre configuration Cline :

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

4. Enregistrez vos modifications et redémarrez Cline.
5. Vérifiez le fonctionnement en demandant une revue humaine.

Sécurisation des clés API :
Utilisez des variables d’environnement dans votre configuration pour les clés sensibles :

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

Définissez la variable d’environnement dans votre système ou environnement de déploiement.

Utilisation de ce MCP dans les flows

Utiliser MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flow et connectez-le à votre agent IA :

Cliquez sur le composant MCP pour ouvrir le panneau de configuration. Dans la section de configuration système MCP, insérez les détails de votre serveur MCP au format JSON suivant :

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

Une fois configuré, l’agent IA peut utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. N’oubliez pas de remplacer “gotoHuman” par le nom réel de votre serveur MCP et l’URL par celle de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

| Prise en charge des roots | ⛔ (Non mentionné) | | Sampling | ⛔ (Non mentionné) |

D’après la documentation fournie, le serveur gotoHuman MCP est ciblé, facile à configurer et expose des outils clairs, mais manque de documentation sur les modèles de prompt, les ressources MCP explicites et les fonctionnalités avancées de sampling/roots. Il est donc solide pour son cas d’usage principal mais moins complet que certaines alternatives pour une intégration MCP plus large.

Notre avis

Le serveur gotoHuman MCP est bien documenté pour l’installation, l’utilisation des outils et la gestion des clés API, et il tient sa promesse principale de supervision humaine. Cependant, il manque une documentation détaillée sur les modèles de prompt MCP, les ressources et les fonctions avancées comme roots et sampling. Cela en fait un serveur fiable et ciblé pour les workflows d’approbation, mais moins polyvalent pour ceux recherchant une extensibilité MCP plus large.

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