Serveur MCP Human-In-the-Loop

Que fait le serveur MCP “Human-In-the-Loop” ?

Le serveur MCP Human-In-the-Loop est un serveur Model Context Protocol (MCP) conçu pour permettre une interaction fluide entre les assistants IA (comme Claude) et les utilisateurs humains via des dialogues d’interface graphique (GUI) intuitifs. Sa fonction principale est de combler l’écart entre les processus IA automatisés et la prise de décision humaine, en fournissant des outils d’entrée utilisateur en temps réel, des options, des confirmations et des mécanismes de retour. En intégrant ces outils de dialogue interactif, les développeurs peuvent créer des workflows IA nécessitant un jugement humain, des validations ou des saisies de données à des points critiques. Le serveur prend en charge les interfaces graphiques multiplateformes (Windows, macOS, Linux) et propose des fonctionnalités telles que l’opération non bloquante, les vérifications de santé, la gestion avancée des erreurs et un design UI/UX moderne. Cela en fait un outil puissant pour améliorer la fiabilité, la sécurité et la personnalisation des applications pilotées par l’IA en intégrant la supervision et la collaboration humaines directement dans les processus automatisés.

Liste des prompts

Aucun modèle de prompt explicite n’est mentionné dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des ressources

Aucune primitive de ressource MCP explicite n’est listée ou décrite dans les fichiers du dépôt ou la documentation.

Liste des outils

• Saisie de texte
  Permet aux assistants IA de demander à l’utilisateur du texte, des nombres ou d’autres données avec validation.
• Choix multiple
  Présente à l’utilisateur un ensemble d’options pour une sélection unique ou multiple.
• Saisie multi-ligne
  Permet la collecte de réponses longues, telles que des extraits de code ou des descriptions détaillées.
• Dialogues de confirmation
  Sollicite une décision oui/non de l’utilisateur avant de poursuivre des actions critiques.
• Messages d’information
  Affiche des notifications, des mises à jour de statut ou des résultats à l’utilisateur.
• Vérification de santé
  Fournit un mécanisme de surveillance de l’état du serveur et de la disponibilité de l’interface graphique.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Approbation Human-in-the-Loop
  Intégrez des étapes d’approbation humaine dans les workflows automatisés, garantissant que des actions critiques (telles que les déploiements, modifications de données ou opérations sensibles) nécessitent une confirmation explicite de l’utilisateur.
• Collecte dynamique de données
  Demandez aux utilisateurs de fournir des données ou retours spécifiques en temps réel, qui peuvent être intégrés dans les processus IA pour une précision et une personnalisation accrues.
• Dépannage interactif
  Permettez aux agents IA d’escalader des problèmes ambigus ou complexes à un opérateur humain via des dialogues GUI, recueillant un contexte supplémentaire pour résoudre plus efficacement les problèmes.
• Vérification de sécurité & conformité
  Exigez une vérification humaine pour les tâches devant respecter la réglementation ou les règles de sécurité, réduisant le risque de comportements IA non autorisés ou dangereux.
• Retour utilisateur & conception itérative
  Collectez des retours structurés des utilisateurs finaux lors des tests ou de l’utilisation, permettant une itération rapide et une amélioration continue des workflows IA.

Comment l’installer

Windsurf

1. Assurez-vous que les prérequis comme Node.js sont installés.
2. Localisez votre fichier de configuration (par ex. windsurf.config.json).
3. Ajoutez le serveur MCP Human-In-the-Loop comme une entrée serveur MCP :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Sauvegardez votre configuration et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez l’installation en recherchant le serveur dans votre panneau MCP.

Claude

1. Assurez-vous que Claude prend en charge les serveurs MCP externes.
2. Localisez les paramètres d’intégration MCP.
3. Ajoutez le serveur en utilisant le JSON suivant :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Sauvegardez et rechargez l’environnement Claude.
5. Vérifiez que le serveur MCP est actif et accessible.

Cursor

1. Installez Node.js et les dépendances requises.
2. Ouvrez les paramètres ou le fichier de configuration de Cursor.
3. Insérez l’entrée du serveur MCP :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Redémarrez Cursor pour appliquer les modifications.
5. Confirmez que le serveur MCP Human-In-the-Loop est listé.

Cline

1. Vérifiez que Cline est installé et prend en charge les plugins MCP.
2. Modifiez votre fichier cline.config.json.
3. Ajoutez la configuration suivante du serveur MCP :

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Sauvegardez le fichier et redémarrez Cline.
5. Assurez-vous que le serveur MCP fonctionne en vérifiant dans l’interface.

Sécurisation des clés API

Pour sécuriser les clés API et les entrées sensibles, utilisez des variables d’environnement dans votre configuration JSON comme suit :

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "human-in-the-loop",
      "command": "npx",
      "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${HITL_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${HITL_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Remplacez ${HITL_API_KEY} par le nom réel de votre variable d’environnement.

Comment utiliser ce MCP dans les flux

Utilisation de MCP dans FlowHunt

Pour intégrer des serveurs MCP dans votre workflow FlowHunt, commencez par ajouter le composant MCP à votre flux 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 :

{
  "human-in-the-loop": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Une fois configuré, l’agent IA peut désormais utiliser ce MCP comme un outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “human-in-the-loop” par le nom réel de votre serveur MCP et à indiquer votre propre URL MCP serveur.

Vue d’ensemble

Notre avis

Le serveur MCP Human-In-the-Loop propose un ensemble d’outils interactifs bien définis, faisant le lien entre l’automatisation IA et la supervision humaine, mais il manque de définitions explicites de prompts et de ressources. Sa documentation est claire, et il prend en charge une configuration sécurisée et des primitives d’outils. Note : 6/10.

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