A cosa serve il server MCP “interactive-mcp”?

Il server MCP interactive-mcp (Model Context Protocol) è uno strumento locale e cross-platform progettato per facilitare l’interazione fluida tra agenti AI e utenti. Il suo scopo principale è abilitare flussi di lavoro “human-in-the-loop”, consentendo a sviluppatori e assistenti AI di collaborare in modo interattivo. Agendo come ponte, interactive-mcp collega i modelli AI con sistemi esterni come database, file o API, aumentando così la produttività nello sviluppo. È particolarmente adatto agli ambienti in cui è necessario feedback o intervento in tempo reale, supportando varie piattaforme e fornendo una base estensibile per integrare azioni personalizzate, template di prompt e risorse esposte. Questo consente agli sviluppatori di costruire strumenti e flussi AI più dinamici e contestuali.

Elenco dei Prompt

Non sono state trovate informazioni su template di prompt nel repository.

Elenco delle Risorse

Non sono state trovate informazioni su risorse specifiche esposte dal server interactive-mcp nel repository.

Elenco degli Strumenti

Nessun elenco esplicito di strumenti è stato determinato dai file o dalla documentazione disponibili nel repository.

Casi d’Uso di questo server MCP

• Coding Human-in-the-Loop
  Permette agli sviluppatori di interagire direttamente con agenti AI, fornendo feedback, validazioni e correzioni in tempo reale durante le sessioni di coding.
• Sviluppo Cross-Platform
  Abilita flussi di lavoro guidati da AI su più piattaforme, supportando ambienti e sistemi operativi diversi.
• Revisione del Codice Aumentata da AI
  Facilita sessioni collaborative di code review in cui sia umani che agenti AI possono ispezionare, annotare e migliorare il codice in modo interattivo.
• Prototipazione di Integrazioni Personalizzate
  Serve come base per la creazione di nuovi strumenti e integrazioni che richiedono sia azioni AI automatizzate sia punti decisionali umani.
• Flussi di Produttività Avanzata
  Semplifica attività come generazione di codice, refactoring o documentazione permettendo un passaggio fluido tra automazione AI e controllo umano.

Come configurarlo

Windsurf

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js sia installato.
2. Trova la Configurazione: Apri il file di configurazione di Windsurf (es. windsurf.config.json).
3. Aggiungi il Server interactive-mcp: Inserisci la voce del server nell’oggetto mcpServers.
4. Salva e Riavvia: Salva le modifiche e riavvia Windsurf.
5. Verifica la Configurazione: Controlla i log/output per confermare la registrazione.

Esempio di Configurazione JSON:

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

Claude

1. Prerequisiti: Installa Node.js e Claude come necessario.
2. Trova la Configurazione: Apri la configurazione MCP di Claude (es. claude.config.json).
3. Aggiungi il Server interactive-mcp: Inserisci nella sezione mcpServers.
4. Salva e Riavvia: Salva il file e riavvia Claude.
5. Verifica la Configurazione: Conferma la connessione nell’interfaccia di Claude.

Esempio di Configurazione JSON:

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

Cursor

1. Prerequisiti: Assicurati che Node.js sia disponibile.
2. Trova la Configurazione: Modifica il file di configurazione MCP di Cursor.
3. Aggiungi il Server interactive-mcp: Aggiorna l’oggetto mcpServers.
4. Salva e Riavvia: Salva e riavvia Cursor.
5. Verifica la Configurazione: Conferma la registrazione del server nell’interfaccia o nei log.

Esempio di Configurazione JSON:

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

Cline

1. Prerequisiti: Installa Node.js.
2. Trova la Configurazione: Individua cline.config.json o equivalente.
3. Aggiungi il Server interactive-mcp: Inserisci i dettagli del server sotto mcpServers.
4. Salva e Riavvia: Salva il file e riavvia Cline.
5. Verifica la Configurazione: Assicurati che il server sia attivo.

Esempio di Configurazione JSON:

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

Proteggere le API Key usando Variabili di Ambiente:

Aggiungi le variabili sensibili usando la proprietà env:

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

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

Per integrare i server MCP nel tuo workflow FlowHunt, inizia aggiungendo il componente MCP al 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:

{
  "interactive-mcp": {
    "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 modificare “interactive-mcp” con il nome del tuo server MCP se diverso, e sostituisci l’URL con quello del tuo server.

Panoramica

Il nostro parere

Sebbene interactive-mcp offra un promettente approccio human-in-the-loop e venga attivamente sviluppato con buona adozione (stars/fork), la mancanza di documentazione esplicita su prompt, strumenti e risorse ne limita l’immediata usabilità per flussi MCP avanzati. Il setup è comunque semplice e ben supportato per le piattaforme principali.

Valutazione MCP