사용자 피드백 MCP 서버

“사용자 피드백” MCP 서버는 무엇을 하나요?

사용자 피드백 MCP 서버는 Cline, Cursor와 같은 개발 도구 내에서 인간 참여(휴먼 인 더 루프) 워크플로우를 가능하게 하는 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)의 간단한 구현체입니다. 이 서버의 주목적은 자동화 또는 AI 지원 개발 작업 중 직접적인 사용자 피드백을 수집하는 것입니다. 서버를 통합하면 워크플로우가 중요한 단계에서 사용자에게 입력, 리뷰, 승인을 요청할 수 있어 자동화와 인간의 판단이 조화를 이룹니다. 이는 복잡한 데스크톱 애플리케이션 테스트나 세밀한 사용자의 평가가 완료 전에 필요한 프로세스에서 특히 유용하며, 실제 사용자를 참여시켜 품질을 보장하고 오류를 줄일 수 있습니다.

프롬프트 목록

• user_feedback 프롬프트
  추천 프롬프트 패턴:

  작업 완료 전에 user_feedback MCP 도구를 사용해 사용자에게 피드백을 요청하세요.
  이 프롬프트는 LLM 또는 워크플로우가 작업 완료 전 명시적으로 사용자 승인이나 입력을 요청하도록 user_feedback 도구를 호출하게 합니다.

리소스 목록

• 리포지토리 문서 또는 코드상에 명시적인 리소스가 없습니다.

도구 목록

• user_feedback
  MCP 서버가 사용자로부터 피드백을 요청할 수 있도록 하는 도구입니다. project_directory(프로젝트 경로), summary(예: “요청하신 변경사항을 구현했습니다.”) 메시지 등의 파라미터를 받습니다. 이를 통해 워크플로우가 중단되어 인간의 입력을 받은 후 다음 단계로 진행할 수 있습니다.

이 MCP 서버의 활용 사례

• 휴먼 인 더 루프 작업 승인
  진행 전 사용자 피드백 또는 승인을 자동으로 요청하여 오류를 줄이고 프로세스 품질을 높입니다.
• 데스크톱 애플리케이션 테스트
  AI 기반 테스트 자동화와 통합해 개발 과정 중 UI 변경이나 신규 기능에 대해 실제 사용자 인사이트를 수집합니다.
• 협업 코드 리뷰
  자동화된 코드 변경에 대해 사용자의 피드백을 요청해 변경사항이 인간의 기대에 부합하는지 확인합니다.
• 신뢰도가 낮은 환경 내 워크플로우 중재
  자동화 파이프라인 내 민감하거나 영향력이 큰 작업에 대해 명시적 사용자 승인을 요구합니다.
• 반복적인 개발 피드백
  단계별 개발 작업 중 지속적으로 사용자 의견이나 제안을 받아 더욱 유연하고 적응력 있는 워크플로우를 만듭니다.

설치 방법

Windsurf

리포지토리에서 Windsurf에 대한 설치 안내는 없습니다.

Claude

리포지토리에서 Claude에 대한 설치 안내는 없습니다.

Cursor

Cursor에 대한 단계별 설치 안내는 없으나, 이 서버는 Cursor와 호환되도록 설계되었습니다. MCP 서버 설정은 Cline 설치법을 참고하세요.

Cline

1. 필수 구성요소 설치:
   • uv를 전역 설치하세요:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. 리포지토리 클론:
   • 예시: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. MCP 서버 설정으로 이동:
   • Cline을 열고 MCP 서버 설정으로 이동합니다.
4. 서버 구성:
   • 설치됨 → MCP 서버 구성 클릭(cline_mcp_settings.json 열기)
5. 서버 설정 추가:
   • 다음 JSON을 입력하세요:

{
  "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 키 보안 관련 주의:
이 MCP 서버의 문서나 코드상에서 API 키 또는 시크릿 관리에 대한 언급은 없습니다.

FlowHunt 워크플로우에서 MCP 사용법

FlowHunt에서 MCP 서버 통합하기

FlowHunt 워크플로우에 MCP 서버를 통합하려면, MCP 컴포넌트를 플로우에 추가한 뒤 AI 에이전트와 연결하세요:

MCP 컴포넌트를 클릭해 설정 패널을 엽니다. 시스템 MCP 설정 섹션에 아래 JSON 형식으로 MCP 서버 정보를 입력하세요:

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

구성 완료 후, AI 에이전트는 이 MCP를 도구로 활용해 모든 기능과 역량을 사용할 수 있습니다. “user-feedback-mcp"를 실제 MCP 서버 이름으로, URL을 본인 MCP 서버 주소로 교체하세요.

개요

의견

이 MCP 서버는 인간 피드백에 집중하며 통합이 쉽다는 장점이 있습니다. 하지만 확장성, 리소스 노출, API 키 관리나 샘플링 지원과 같은 고급 기능은 부족합니다. 피드백 게이트만 필요한 개발자에게는 탁월하지만, 더 광범위한 MCP 활용에는 한계가 있습니다.

MCP 점수

평가: 6/10 – 한정된 목적에 매우 적합하지만, 폭넓은 MCP 기능과 확장성은 부족합니다.