ユーザーフィードバック MCP サーバー

「ユーザーフィードバック」MCPサーバーとは？

ユーザーフィードバック MCP サーバーは、Model Context Protocol（MCP）のシンプルな実装であり、ClineやCursorといった開発ツール内で人間を介在させたワークフローを実現するために設計されています。その主な目的は、自動化やAI支援による開発タスクの実行中に、直接ユーザーからフィードバックを得ることです。このサーバーを組み込むことで、重要なステップでユーザーに入力・レビュー・承認を促せるようになり、自動化と人間の判断の強みを組み合わせることができます。特に、複雑なデスクトップアプリや、完了前にユーザーによる評価が必要なプロセスのテストに有効であり、実際のユーザーをループに含めることで品質向上やエラー削減を実現します。

プロンプト一覧

• user_feedback プロンプト
  推奨されるプロンプトパターン：

  タスクを完了する前に、user_feedback MCPツールを使ってユーザーにフィードバックを求めてください。
  このプロンプトにより、LLMやワークフローはタスク完了前に明示的なユーザー承認や入力をリクエストするためにユーザーフィードバックツールを呼び出します。

リソース一覧

• リポジトリのドキュメントやコードには明示的なリソースの記載はありません。

ツール一覧

• user_feedback
  このツールはMCPサーバーがユーザーからフィードバックを求めることを可能にします。project_directory（プロジェクトのパス）やsummaryメッセージ（例：「ご要望の変更を実装しました」）などのパラメータを受け取ります。これにより、ワークフローは一時停止し、人間の入力を待ってから次に進むことができます。

このMCPサーバーのユースケース

• 人間を介在させたタスク承認
  ワークフローを自動的に一時停止し、ユーザーのフィードバックや承認を求めてから次に進めることで、エラーの減少やプロセス品質の向上を実現します。
• デスクトップアプリのテスト
  AI支援のテスト自動化と連携し、開発プロセス中にUI変更や新機能に関する実際のユーザーインサイトを収集します。
• コラボ型コードレビュー
  自動化されたコード変更に対しユーザーにフィードバックを求め、修正が人間の期待に沿っているかを確認します。
• 低信頼環境下でのワークフローモデレーション
  自動化パイプライン内で重要度の高いアクションや機密性の高い操作に明示的なユーザー承認を必須とします。
• 反復的な開発フィードバック
  マルチステップ開発タスクの各段階で継続的にユーザーの印象や提案を収集し、より柔軟で応答性の高いワークフローを実現します。

セットアップ手順

Windsurf

リポジトリにはWindsurf用のセットアップ手順はありません。

Claude

リポジトリにはClaude用のセットアップ手順はありません。

Cursor

Cursor用の明確なステップバイステップの手順はありませんが、サーバーはCursorと連携するよう設計されています。MCPサーバー設定についてはClineのセットアップを参考にしてください。

Cline

1. 前提条件のインストール
   • uv をグローバルにインストールします：
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. リポジトリのクローン
   • 例：C:\MCP\user-feedback-mcp
3. MCPサーバー設定画面へ移動
   • Clineを開き、MCPサーバーの設定に進みます。
4. サーバーの構成
   • インストール済み → MCPサーバーの構成 をクリック（cline_mcp_settings.jsonが開きます）
5. サーバー設定の追加
   • 以下のJSONを挿入します：

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

APIキー管理についての注意:
このMCPサーバーに関して、ドキュメントまたはコード内でAPIキーやシークレット管理についての記載はありません。

FlowHuntでこのMCPをフロー内で利用する方法

FlowHuntでMCPサーバーをワークフローに統合するには、まずMCPコンポーネントをフローに追加し、AIエージェントに接続します：

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設定セクションに次のJSON形式でMCPサーバーの詳細を入力します：

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

設定が完了したら、AIエージェントはこのMCPをツールとして利用できるようになり、すべての機能にアクセスできます。“user-feedback-mcp"の部分はご利用のMCPサーバー名に、URLはご自身のMCPサーバーURLに置き換えてください。

概要

当社の見解

このMCPサーバーは、人間を介在させたフィードバック用途に特化しており、統合も容易です。ただし、拡張性やリソース公開、APIキー管理やサンプリングサポートなどの高度な機能はありません。フィードバック制御のみが必要な開発者には最適ですが、より広範なMCP用途には制限があります。

MCPスコア

評価: 6/10 ― 限定された目的には非常に優れていますが、より広いMCP機能や拡張性には欠けます。