Server MCP Feedback Utente

Cosa fa il Server MCP “Feedback Utente”?

Il Server MCP Feedback Utente è una semplice implementazione del Model Context Protocol (MCP) progettata per abilitare un flusso di lavoro human-in-the-loop all’interno di strumenti di sviluppo come Cline e Cursor. Il suo scopo principale è facilitare il feedback diretto dell’utente durante attività di sviluppo automatizzate o assistite dall’IA. Integrando questo server, i workflow possono chiedere all’utente input, revisione o approvazione nei passaggi cruciali, sfruttando i punti di forza sia dell’automazione che del giudizio umano. Questo è particolarmente utile per testare applicazioni desktop complesse o processi che richiedono una valutazione sfumata da parte dell’utente prima di essere completati, garantendo qualità e riducendo errori grazie al coinvolgimento di utenti reali nel ciclo.

Elenco dei Prompt

• Prompt user_feedback
  Un pattern di prompt consigliato:

  Prima di completare il compito, usa lo strumento MCP user_feedback per chiedere feedback all’utente.
  Questo prompt assicura che l’LLM o il workflow invochi lo strumento di feedback utente per richiedere esplicitamente l’approvazione o l’input dell’utente prima del completamento del task.

Elenco delle Risorse

• Nessuna risorsa esplicita è menzionata nella documentazione del repository o nel codice.

Elenco degli Strumenti

• user_feedback
  Questo strumento consente al server MCP di richiedere feedback all’utente. Accetta parametri come project_directory (il percorso del progetto) e un messaggio di summary (es. “Ho implementato le modifiche richieste.”). Questo permette al workflow di fermarsi e attendere l’input umano prima di procedere.

Casi d’Uso di questo Server MCP

• Approvazione di task human-in-the-loop
  Mette automaticamente in pausa i workflow per chiedere feedback o approvazione all’utente prima di procedere, riducendo errori e migliorando la qualità dei processi.
• Test di applicazioni desktop
  Integra con automazione di test assistita dall’IA per raccogliere reali impressioni degli utenti su cambiamenti di UI o nuove funzionalità durante lo sviluppo.
• Revisione collaborativa del codice
  Chiede feedback agli utenti sulle modifiche di codice automatizzate, assicurando che le modifiche siano in linea con le aspettative umane.
• Moderazione workflow in ambienti a bassa fiducia
  Richiede approvazione esplicita dell’utente per azioni sensibili o ad alto impatto all’interno di pipeline automatizzate.
• Feedback iterativo nello sviluppo
  Raccoglie continuamente impressioni o suggerimenti dell’utente durante task di sviluppo a più step, aiutando workflow più reattivi e adattivi.

Come configurarlo

Windsurf

Nessuna istruzione di configurazione per Windsurf trovata nel repository.

Claude

Nessuna istruzione di configurazione per Claude trovata nel repository.

Cursor

Nessuna istruzione dettagliata passo-passo per Cursor, ma il server è progettato per funzionare con Cursor. Si prega di fare riferimento alla configurazione di Cline come esempio.

Cline

1. Installa i prerequisiti:
   • Installa uv globalmente:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clona il repository:
   • Ad esempio: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Vai alla configurazione dei Server MCP:
   • Apri Cline e vai su Configurazione Server MCP.
4. Configura il server:
   • Clicca su Installed → Configure MCP Servers (si apre cline_mcp_settings.json)
5. Aggiungi la configurazione del server:
   • Inserisci il seguente JSON:

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

Nota sulla sicurezza delle API key:
Non è menzionata gestione di API key o segreti per questo server MCP nella documentazione o nel codice.

Come usare questo MCP nei flussi

Utilizzo di MCP in FlowHunt

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

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:

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

Una volta configurato, l’agente IA potrà utilizzare questo MCP come strumento con accesso a tutte le sue funzioni e capacità. Ricorda di cambiare “user-feedback-mcp” con il nome reale del tuo server MCP e sostituire l’URL con quello del tuo server MCP.

Panoramica

La nostra opinione

Questo server MCP è molto focalizzato e semplice da integrare per il feedback human-in-the-loop, ma manca di estensibilità, esposizione di risorse e funzionalità avanzate come la gestione di API key o il supporto al sampling. Per gli sviluppatori che necessitano solo di una barriera di feedback, è eccellente, ma per un uso MCP più ampio è limitato.

MCP Score

Valutazione: 6/10 – Molto valido per il suo scopo specifico, ma carente nelle funzionalità MCP più ampie ed estensibilità.