gotoHuman MCPサーバー

「gotoHuman」MCPサーバーとは？

gotoHuman MCPサーバーは、ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間介在）ワークフローをAIアシスタントやエージェンティック開発環境にシームレスに統合するためのツールです。AIエージェントによるカスタマイズ可能なレビューフォームを通じて人間の承認をリクエストし、承認ステップの追跡、通知やチームベースのワークフロー管理を可能にします。認証機能やWebhook対応、堅牢な承認UIを備え、監督・コンプライアンス・手動検証を必要とする開発ワークフローを強化します。Model Context Protocol（MCP）を通じて機能を公開することで、AI駆動プロセスが外部の人間ステークホルダーと直接やり取りでき、コンテンツモデレーションやコードレビュー、承認ベースの自動化などの業務を効率的かつ監査可能にします。

プロンプト一覧

利用可能な内容の中に特定のプロンプトテンプレートは記載されていません。

リソース一覧

利用可能な内容の中に特定のMCPリソースは記載されていません。

ツール一覧

• list-forms
  アカウント内で利用できるすべてのレビューフォームと、それぞれのフォームに追加されたフィールドの概要情報を一覧表示します。

• get-form-schema
  特定のレビューフォームのスキーマ（フィールドとその設定）を取得し、人間によるレビューリクエスト時に必要な情報を提供します。

• request-human-review-with-form
  選択したフォームを使用して人間レビューを開始します。コンテンツ、設定、メタデータを渡し、必要に応じて特定ユーザーにレビューを割り当て、gotoHuman内のレビューへのリンクを返します。

このMCPサーバーのユースケース

• ヒューマン・イン・ザ・ループ承認
  自動化ワークフローに承認ステップを統合し、コンテンツ公開・コードデプロイ・機微なデータ取り扱いなど重要な意思決定を進行前に人間が検証できるようにします。

• モデレーション用カスタムレビューフォーム
  カスタマイズ可能なフォームを用いてAI生成アウトプットに対する人間のフィードバックやモデレーション判断を収集し、チームで品質基準やコンプライアンス要件を徹底できます。

• 人間監督付きワークフロー自動化
  ユーザーオンボーディングや取引レビューなど、重要な段階で人間の介入を可能にしつつ、繰り返し作業は自動化します。

• チーム協働による承認
  レビューを特定のチームメンバーに割り当て、承認状況を追跡し、通知を管理することで、チームベースの意思決定を効率化します。

• IDEおよびエージェンティックツールとの統合
  開発環境（Cursor, Claude, Windsurf等）のAIアシスタントがコードレビューや設計判断時に人間の意見をリクエストできるようになり、ボトルネックを削減しワークフローの透明性を向上します。

セットアップ方法

Windsurf

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. app.gotohuman.com からGOTOHUMAN_API_KEYを取得します。
3. MCPサーバーを追加するようにWindsurfの設定ファイルを編集します：

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

4. 設定を保存し、Windsurfを再起動します。
5. テスト用承認を開始してサーバーが動作しているか確認します。

Claude

1. Node.jsが未インストールの場合はインストールします。
2. app.gotohuman.com からAPIキーを取得します。
3. Claudeの設定ファイルを以下のように更新します：

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

4. 設定を保存し、Claudeを再起動します。
5. 人間レビューをリクエストして統合を確認します。

Cursor

1. Node.jsがインストールされていることを確認します。
2. app.gotohuman.com からAPIキーを取得します。
3. 下記設定をCursorの設定ファイルに追加します：

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

4. 保存後、Cursorを再起動します。
5. サンプルの承認フローをトリガーしてテストします。

Cline

1. Node.jsが未導入の場合はセットアップしてください。
2. app.gotohuman.com からGOTOHUMAN_API_KEYを取得します。
3. Clineの設定にMCPサーバーを追加します：

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

4. 変更を保存してClineを再起動します。
5. 人間レビューをリクエストして動作を確認します。

APIキーの安全な管理：
機密性の高いキーには設定で環境変数を使いましょう：

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

実際の環境変数はシステムまたはデプロイ環境で設定してください。

フロー内でのMCPの使い方

FlowHuntでのMCP利用方法

MCPサーバーをFlowHuntワークフローに統合するには、フローにMCPコンポーネントを追加し、AIエージェントと接続します：

MCPコンポーネントをクリックして設定パネルを開き、システムMCP設定セクションに下記のJSON形式でMCPサーバーの情報を入力します：

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

設定後、AIエージェントはこのMCPの全機能にアクセスできます。MCPサーバー名「gotoHuman」は実際のサーバー名に、URLも自分のサーバーURLに置き換えてください。

概要

| Rootsサポート | ⛔（記載なし） | | サンプリング | ⛔（記載なし） |

提供されたドキュメントに基づくと、gotoHuman MCPサーバーは特化型でセットアップが容易、明確なツールを公開していますが、プロンプトテンプレートや明示的なMCPリソース、サンプリング／roots機能に関する記載はありません。コアユースケースには優れる一方で、MCPの拡張性を求める場合は他より機能が限定されるでしょう。

当社の見解

gotoHuman MCPサーバーはインストール・ツール利用・APIキー管理について十分なドキュメントがあり、ヒューマン・イン・ザ・ループの本質をしっかり提供します。ただし、MCPプロンプトテンプレートやリソース、高度なMCP機能（roots, サンプリング）の詳細なドキュメントはありません。承認ワークフロー用途には信頼できるサーバーですが、より幅広いMCP拡張性を求める場合は汎用性がやや劣ります。

MCPスコア