Server gotoHuman MCP

Cosa fa il server “gotoHuman” MCP?

Il server gotoHuman MCP è uno strumento progettato per integrare senza soluzione di continuità flussi di lavoro human-in-the-loop negli assistenti AI e negli ambienti di sviluppo agentici. Permette agli agenti AI di richiedere approvazioni umane tramite moduli di revisione personalizzabili, tracciare i passaggi di approvazione e gestire notifiche e flussi di lavoro di squadra. Con autenticazione integrata, supporto webhook e un’interfaccia robusta per le approvazioni, gotoHuman migliora i flussi di lavoro di sviluppo che richiedono supervisione, conformità o validazione manuale. Espone le sue funzionalità tramite il Model Context Protocol (MCP), consentendo ai processi guidati dall’AI di interagire direttamente con stakeholder umani esterni, rendendo attività come moderazione dei contenuti, revisione del codice o automazione basata su approvazione più efficienti e verificabili.

Elenco dei Prompt

Nessun template di prompt specifico è menzionato nei contenuti disponibili.

Elenco delle Risorse

Nessuna risorsa MCP specifica è elencata nei contenuti disponibili.

Elenco degli Strumenti

• list-forms
  Elenca tutti i moduli di revisione disponibili nel tuo account, inclusi dettagli generali sui campi aggiunti a ciascun modulo.

• get-form-schema
  Recupera lo schema per un modulo di revisione specifico, inclusi i campi e la loro configurazione, necessario quando si richiede una revisione umana.

• request-human-review-with-form
  Avvia una revisione umana utilizzando un modulo scelto, fornendo contenuti, configurazione e metadati. Assegna la revisione a utenti specifici se necessario e restituisce un link alla revisione in gotoHuman.

Casi d’uso di questo server MCP

• Approvazioni human-in-the-loop
  Integra passaggi di approvazione nei flussi di lavoro automatici, assicurando che decisioni critiche—come pubblicazione di contenuti, deployment di codice o gestione di dati sensibili—siano validate da un umano prima di procedere.

• Moduli di revisione personalizzati per la moderazione
  Usa moduli personalizzabili per raccogliere feedback umani o decisioni di moderazione sugli output generati dall’AI, aiutando i team a mantenere standard qualitativi e requisiti di conformità.

• Automazione dei flussi di lavoro con supervisione umana
  Automatizza processi ripetitivi mantenendo la possibilità di intervento umano in fasi chiave, come onboarding utente o revisioni di transazioni.

• Approvazioni collaborative di squadra
  Assegna revisioni a membri specifici del team, traccia lo stato di approvazione e gestisci notifiche, ottimizzando il processo decisionale di squadra.

• Integrazione con IDE e strumenti agentici
  Permetti agli assistenti AI negli ambienti di sviluppo (come Cursor, Claude o Windsurf) di richiedere input umano durante revisioni di codice o decisioni architetturali, riducendo i colli di bottiglia e migliorando la trasparenza del flusso di lavoro.

Come configurarlo

Windsurf

1. Assicurati di avere Node.js installato.
2. Ottieni il tuo GOTOHUMAN_API_KEY da app.gotohuman.com.
3. Modifica il file di configurazione di Windsurf per aggiungere il server MCP:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Windsurf.
5. Verifica che il server sia attivo avviando una richiesta di approvazione di prova.

Claude

1. Installa Node.js se non è già installato.
2. Ottieni la tua chiave API da app.gotohuman.com.
3. Aggiorna il file di configurazione di Claude come segue:

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

4. Salva la configurazione e riavvia Claude.
5. Conferma l’integrazione richiedendo una revisione umana.

Cursor

1. Assicurati che Node.js sia installato.
2. Recupera la tua chiave API da app.gotohuman.com.
3. Inserisci questo nella configurazione di Cursor:

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

4. Salva e riavvia Cursor.
5. Prova attivando un flusso di approvazione di esempio.

Cline

1. Configura Node.js se non l’hai già fatto.
2. Ottieni il tuo GOTOHUMAN_API_KEY da app.gotohuman.com.
3. Aggiungi il server MCP alla configurazione di Cline:

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

4. Salva le modifiche e riavvia Cline.
5. Verifica la funzionalità richiedendo una revisione umana.

Protezione delle chiavi API:
Utilizza variabili di ambiente nella configurazione per le chiavi sensibili:

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

Imposta la variabile di ambiente nel tuo sistema o ambiente di deploy.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo flusso FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al tuo flusso e collegandolo al tuo agente AI:

Clicca sul componente MCP per aprire il pannello di configurazione. Nella sezione di configurazione MCP di sistema, inserisci i dettagli del tuo server MCP usando questo formato JSON:

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

Una volta configurato, l’agente AI sarà in grado di utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “gotoHuman” con il nome reale del tuo server MCP e di sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

| Supporto Roots | ⛔ (Non menzionato) | | Sampling | ⛔ (Non menzionato) |

In base alla documentazione fornita, il server gotoHuman MCP è focalizzato, facile da configurare ed espone strumenti chiari, ma manca di documentazione su template di prompt, risorse MCP esplicite e funzionalità sampling/roots. Questo lo rende solido per il suo caso d’uso principale ma meno completo rispetto ad alcune alternative per un’integrazione MCP più ampia.

La nostra opinione

Il server gotoHuman MCP è ben documentato per quanto riguarda installazione, uso degli strumenti e gestione delle chiavi API, e mantiene la promessa principale di human-in-the-loop. Tuttavia, manca di una documentazione dettagliata su template di prompt MCP, risorse e funzionalità avanzate come roots e sampling. Questo lo rende un server affidabile e mirato per workflow di approvazione, ma meno versatile per chi cerca un’estendibilità MCP più ampia.

MCP Score