gotoHuman MCP 서버

“gotoHuman” MCP 서버는 무엇을 하나요?

gotoHuman MCP 서버는 인간이 직접 개입하는 워크플로우를 AI 어시스턴트와 에이전트 개발 환경에 원활하게 통합하도록 설계된 도구입니다. 이 서버를 통해 AI 에이전트는 맞춤형 검토 양식을 통해 인간 승인을 요청하고, 승인 단계를 추적하며, 알림 및 팀 기반 워크플로우를 관리할 수 있습니다. 내장 인증, 웹훅 지원, 강력한 승인 UI를 제공하여 감독·컴플라이언스·수동 검증이 필요한 개발 워크플로우를 강화합니다. Model Context Protocol(MCP)을 통해 이러한 기능을 노출하여 AI 기반 프로세스가 외부 인간 이해관계자와 직접 상호작용하도록 지원하며, 콘텐츠 모더레이션, 코드 리뷰, 승인 기반 자동화 등의 작업을 더 효율적이고 감사 가능하게 만듭니다.

프롬프트 목록

사용 가능한 콘텐츠에는 특정 프롬프트 템플릿이 언급되어 있지 않습니다.

리소스 목록

사용 가능한 콘텐츠에 명시적인 MCP 리소스가 나와 있지 않습니다.

도구 목록

• list-forms
  계정에 등록된 모든 검토 양식과 각 양식에 추가된 필드에 대한 주요 정보를 나열합니다.

• get-form-schema
  특정 검토 양식의 스키마(필드 및 설정 포함)를 조회합니다. 인간 리뷰 요청 시 필요합니다.

• request-human-review-with-form
  선택한 양식을 사용해 인간 리뷰를 시작합니다. 콘텐츠, 설정, 메타데이터를 제공하며 필요 시 특정 사용자에게 리뷰를 할당하고 gotoHuman 내 리뷰 링크를 반환합니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• Human-in-the-loop 승인
  자동화된 워크플로우에 승인 단계를 통합하여, 콘텐츠 게시, 코드 배포, 민감한 데이터 처리 등 중요한 결정이 진행되기 전에 반드시 인간이 검증하도록 보장합니다.

• 모더레이션을 위한 맞춤형 검토 양식
  맞춤형 양식을 사용해 AI가 생성한 결과물에 대한 인간 피드백 또는 모더레이션 결정을 수집함으로써, 팀이 품질 기준 및 컴플라이언스를 준수할 수 있도록 돕습니다.

• 인간 감독이 결합된 워크플로우 자동화
  반복적인 프로세스를 자동화하면서도 사용자 온보딩, 거래 검토 등 주요 단계에서 인간 개입이 가능하도록 설계합니다.

• 협업 팀 승인
  특정 팀원에게 리뷰를 할당하고, 승인 상태를 추적하며, 알림을 관리해 팀 기반 의사결정을 효율화합니다.

• IDE 및 에이전트 도구와의 통합
  개발 환경(Cursor, Claude, Windsurf 등) 내 AI 어시스턴트가 코드 리뷰나 아키텍처 결정 시 인간 의견을 요청할 수 있으므로 병목 현상 감소 및 투명성 향상에 기여합니다.

설정 방법

Windsurf

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. app.gotohuman.com에서 GOTOHUMAN_API_KEY를 받으세요.
3. Windsurf 설정 파일에 MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Windsurf를 재시작하세요.
5. 테스트 승인을 실행하여 서버가 정상 동작하는지 확인하세요.

Claude

1. Node.js가 설치되어 있지 않다면 설치하세요.
2. app.gotohuman.com에서 API 키를 받으세요.
3. Claude 설정 파일을 다음과 같이 업데이트하세요:

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

4. 설정을 저장하고 Claude를 재시작하세요.
5. 인간 리뷰를 요청하여 통합이 정상적으로 이루어졌는지 확인하세요.

Cursor

1. Node.js가 설치되어 있는지 확인하세요.
2. app.gotohuman.com에서 API 키를 받으세요.
3. Cursor 설정에 다음 내용을 추가하세요:

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

4. 저장하고 Cursor를 재시작하세요.
5. 샘플 승인 플로우를 트리거하여 정상 동작을 확인하세요.

Cline

1. 아직 Node.js를 설치하지 않았다면 먼저 설치하세요.
2. app.gotohuman.com에서 GOTOHUMAN_API_KEY를 받으세요.
3. Cline 설정에 MCP 서버를 다음과 같이 추가하세요:

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

4. 변경사항을 저장하고 Cline을 재시작하세요.
5. 인간 리뷰를 요청하여 정상 동작을 확인하세요.

API 키 보안:
민감한 키는 환경 변수로 구성하세요:

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

실제 환경 변수는 시스템 또는 배포 환경에서 설정해야 합니다.

FlowHunt에서 MCP 사용법

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, 먼저 플로우에 MCP 컴포넌트를 추가하고 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 영역에 아래와 같은 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성이 완료되면, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “gotoHuman"을 실제 MCP 서버 이름으로, URL은 본인 MCP 서버 주소로 변경하세요.

개요

| Roots 지원 | ⛔ (언급 없음) | | 샘플링 | ⛔ (언급 없음) |

제공된 문서 기준, gotoHuman MCP 서버는 핵심에 집중되어 있고 설치가 쉽고, 도구 및 API 키 관리가 명확하지만 프롬프트 템플릿, 명시적 MCP 리소스, 샘플링/roots 기능에 대한 문서는 부족합니다. 따라서 핵심 사용 목적에는 충실하지만, 보다 광범위한 MCP 통합에는 일부 기능이 부족할 수 있습니다.

의견

gotoHuman MCP 서버는 설치, 도구 사용, API 키 관리에 대한 문서가 잘 정리되어 있으며, 주요 human-in-the-loop(인간 개입) 목적을 잘 달성합니다. 다만 MCP 프롬프트 템플릿이나 리소스, roots·샘플링 등 고급 기능 문서가 부족합니다. 승인 워크플로우에 특화된 신뢰성 높은 서버지만, 확장성 높은 MCP를 원하는 경우에는 다소 제한적일 수 있습니다.

MCP 점수