Serveur MCP User Feedback

À quoi sert le serveur MCP « User Feedback » ?

Le serveur MCP User Feedback est une implémentation simple du Model Context Protocol (MCP) conçue pour permettre un workflow human-in-the-loop dans des outils de développement comme Cline et Cursor. Sa principale fonction est de faciliter le retour direct de l’utilisateur lors de tâches de développement automatisées ou assistées par IA. En intégrant ce serveur, les workflows peuvent solliciter des retours, une revue ou une validation de l’utilisateur à des étapes cruciales, exploitant à la fois la puissance de l’automatisation et le jugement humain. Ceci est particulièrement utile pour tester des applications desktop complexes ou des processus nécessitant une évaluation nuancée avant finalisation, garantissant la qualité et réduisant les erreurs en impliquant de vrais utilisateurs dans la boucle.

Liste des prompts

• prompt user_feedback
  Un schéma de prompt recommandé :

  Avant de terminer la tâche, utilisez l’outil MCP user_feedback pour demander un retour à l’utilisateur.
  Ce prompt garantit que le LLM ou le workflow appellera l’outil de retour utilisateur afin de solliciter explicitement une validation ou une contribution avant la finalisation de la tâche.

Liste des ressources

• Aucune ressource explicite mentionnée dans la documentation ou le code du dépôt.

Liste des outils

• user_feedback
  Cet outil permet au serveur MCP de demander un retour à l’utilisateur. Il prend des paramètres comme project_directory (chemin du projet) et un message de summary (par exemple « J’ai implémenté les changements que vous avez demandés. »). Cela permet au workflow de s’arrêter et d’attendre un retour humain avant de poursuivre.

Cas d’usage de ce serveur MCP

• Approbation de tâches human-in-the-loop
  Interrompez automatiquement les workflows pour demander un retour ou une validation utilisateur avant de continuer, réduisant ainsi les erreurs et améliorant la qualité des processus.
• Tests d’applications desktop
  Intégrez-vous à l’automatisation de tests assistée par IA pour recueillir de véritables retours utilisateurs sur les changements d’interface ou les nouvelles fonctionnalités durant le développement.
• Revue de code collaborative
  Demandez un retour utilisateur sur les modifications automatisées du code pour garantir l’alignement avec les attentes humaines.
• Modération de workflow dans des environnements à faible confiance
  Exigez une validation explicite pour les actions sensibles ou à fort impact dans les pipelines automatisés.
• Feedback itératif lors du développement
  Recueillez en continu les impressions ou suggestions des utilisateurs au cours de tâches de développement multi-étapes, pour des workflows plus réactifs et adaptatifs.

Comment le configurer

Windsurf

Aucune instruction d’installation trouvée pour Windsurf dans le dépôt.

Claude

Aucune instruction d’installation trouvée pour Claude dans le dépôt.

Cursor

Aucune instruction pas à pas explicite pour Cursor, mais le serveur est conçu pour fonctionner avec Cursor. Veuillez vous référer à la configuration Cline comme référence.

Cline

1. Installez les prérequis :
   • Installez uv globalement :
     • Windows : pip install uv
     • Linux/Mac : curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clonez le dépôt :
   • Par exemple : C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Accédez à la configuration des serveurs MCP :
   • Ouvrez Cline et allez dans la config MCP Servers.
4. Configurez le serveur :
   • Cliquez sur Installed → Configure MCP Servers (ouvre cline_mcp_settings.json)
5. Ajoutez la configuration du serveur :
   • Insérez le JSON suivant :

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

Remarque sur la sécurisation des clés API :
La documentation ou le code ne mentionnent aucune gestion de clé API ou de secrets pour ce serveur MCP.

Comment utiliser ce MCP dans vos flux

Utilisation du 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 MCP du système, insérez les détails de votre serveur MCP en utilisant ce format JSON :

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

Une fois la configuration terminée, l’agent IA pourra utiliser ce MCP comme outil avec accès à toutes ses fonctions et capacités. Pensez à changer “user-feedback-mcp” par le nom réel de votre serveur MCP et à remplacer l’URL par l’adresse de votre serveur MCP.

Vue d’ensemble

Notre avis

Ce serveur MCP est très ciblé et facile à intégrer pour le feedback human-in-the-loop, mais il manque d’extensibilité, d’exposition de ressources et de fonctionnalités avancées comme la gestion de clés API ou le sampling. Pour les développeurs cherchant uniquement une validation par feedback, il est excellent, mais il reste limité pour des usages MCP plus larges.

Score MCP

Note : 6/10 – Très bon pour son usage ciblé, mais limité en fonctionnalités MCP étendues et en extensibilité.