interactive-mcp Serveur MCP

Que fait le serveur MCP “interactive-mcp” ?

Le serveur MCP interactive-mcp (Model Context Protocol) est un outil local et multiplateforme conçu pour faciliter l’interaction fluide entre agents IA et utilisateurs. Son objectif principal est de permettre des workflows « humain dans la boucle », offrant aux développeurs et assistants IA la possibilité de collaborer de façon interactive. En agissant comme passerelle, interactive-mcp connecte les modèles IA à des systèmes externes (bases de données, fichiers, API…), augmentant ainsi la productivité en développement. Il est particulièrement adapté aux environnements nécessitant du feedback ou une intervention en temps réel, prend en charge diverses plateformes et offre une base extensible pour intégrer des actions personnalisées, des modèles de prompt ou l’exposition de ressources. Cela permet aux développeurs de créer des outils et workflows IA plus dynamiques et contextuels.

Liste des modèles de prompt

Aucune information concernant des modèles de prompt n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des ressources

Aucune information spécifique sur les ressources exposées par le serveur interactive-mcp n’a été trouvée dans le dépôt.

Liste des outils

Aucune liste explicite d’outils n’a pu être déterminée à partir des fichiers ou de la documentation disponibles dans le dépôt.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Codage « humain dans la boucle »
  Permet aux développeurs d’interagir directement avec les agents IA, fournissant feedback, validation et corrections en temps réel durant les sessions de codage.
• Développement multiplateforme
  Facilite les workflows IA sur plusieurs plateformes, quels que soient l’environnement de développement ou le système d’exploitation.
• Relecture de code augmentée par l’IA
  Permet des sessions de relecture collaborative où humains et agents IA peuvent inspecter, annoter et améliorer le code de façon interactive.
• Prototypage d’intégrations personnalisées
  Sert de socle pour créer de nouveaux outils et intégrations nécessitant à la fois des actions IA automatisées et des points de décision humains.
• Workflows productifs optimisés
  Accélère des tâches comme la génération, la refonte ou la documentation de code en favorisant l’alternance fluide entre automatisation IA et contrôle humain.

Comment le configurer

Windsurf

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js est installé.
2. Trouver la configuration : Ouvrez votre fichier de configuration Windsurf (par ex. windsurf.config.json).
3. Ajouter le serveur interactive-mcp : Insérez l’entrée dans l’objet mcpServers.
4. Enregistrez et redémarrez : Sauvegardez et redémarrez Windsurf.
5. Vérifiez la configuration : Consultez les journaux ou la sortie pour confirmer l’enregistrement.

Exemple de configuration JSON :

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

Claude

1. Prérequis : Installez Node.js et Claude selon les besoins.
2. Trouver la configuration : Ouvrez la configuration MCP de Claude (par ex. claude.config.json).
3. Ajouter le serveur interactive-mcp : Ajoutez-le dans la section mcpServers.
4. Enregistrez et redémarrez : Enregistrez le fichier et redémarrez Claude.
5. Vérifiez la configuration : Confirmez la connexion dans l’interface de Claude.

Exemple de configuration JSON :

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

Cursor

1. Prérequis : Assurez-vous que Node.js est disponible.
2. Trouver la configuration : Modifiez le fichier de configuration MCP de Cursor.
3. Ajouter le serveur interactive-mcp : Mettez à jour l’objet mcpServers.
4. Enregistrez et redémarrez : Sauvegardez et redémarrez Cursor.
5. Vérifiez la configuration : Confirmez que le serveur est bien enregistré dans l’UI ou les journaux.

Exemple de configuration JSON :

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

Cline

1. Prérequis : Installez Node.js.
2. Trouver la configuration : Recherchez cline.config.json ou équivalent.
3. Ajouter le serveur interactive-mcp : Ajoutez les détails du serveur sous mcpServers.
4. Enregistrez et redémarrez : Sauvegardez le fichier et redémarrez Cline.
5. Vérifiez la configuration : Vérifiez que le serveur est affiché comme actif.

Exemple de configuration JSON :

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

Sécuriser les clés API via les variables d’environnement :

Ajoutez les variables sensibles avec la propriété env :

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

Comment utiliser ce MCP dans les flows

Utilisation de 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 :

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

Une fois configuré, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme un outil, avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à remplacer “interactive-mcp” par le nom de votre serveur MCP si besoin, et l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Bien que interactive-mcp propose une approche prometteuse « humain dans la boucle » et soit activement développé et adopté (stars/forks), l’absence de documentation explicite sur les prompts, outils et ressources limite son usage immédiat pour des workflows MCP avancés. Son installation est simple et bien prise en charge sur les plateformes courantes.

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