Gebruikersfeedback MCP Server

Wat doet de “Gebruikersfeedback” MCP Server?

De Gebruikersfeedback MCP Server is een eenvoudige implementatie van het Model Context Protocol (MCP) die bedoeld is om een human-in-the-loop workflow mogelijk te maken binnen ontwikkeltools zoals Cline en Cursor. Het belangrijkste doel is het faciliteren van directe gebruikersfeedback tijdens geautomatiseerde of door AI ondersteunde ontwikkelingstaken. Door deze server te integreren, kunnen workflows gebruikers om input, beoordeling of goedkeuring vragen op cruciale momenten, waarbij de kracht van automatisering en menselijk oordeel wordt gecombineerd. Dit is vooral nuttig voor het testen van complexe desktopapplicaties of processen die een genuanceerde gebruikersbeoordeling vereisen vóór afronding, waardoor kwaliteit wordt gewaarborgd en fouten worden verminderd door echte gebruikers bij het proces te betrekken.

Lijst van Prompts

• user_feedback prompt
  Een aanbevolen promptpatroon:

  Voordat de taak wordt voltooid, gebruik je het user_feedback MCP-tool om de gebruiker om feedback te vragen.
  Deze prompt zorgt ervoor dat de LLM of workflow het gebruikersfeedback-tool oproept om expliciet goedkeuring of input van de gebruiker te vragen vóór de afronding van de taak.

Klaar om uw bedrijf te laten groeien?

Start vandaag uw gratis proefperiode en zie binnen enkele dagen resultaten.

Demo aanvragen Inloggen

Lijst van Bronnen

• Er worden geen expliciete bronnen vermeld in de repository-documentatie of code.

Lijst van Tools

• user_feedback
  Met deze tool kan de MCP server feedback van de gebruiker vragen. Hij accepteert parameters zoals project_directory (het pad naar het project) en een summary bericht (bijvoorbeeld: “Ik heb de wijzigingen geïmplementeerd die je hebt gevraagd.”). Hierdoor kan de workflow pauzeren en wachten op menselijke input voordat hij doorgaat.

Schrijf u in voor onze nieuwsbrief

Ontvang gratis de nieuwste tips, trends en aanbiedingen.

E-mailadres

Abonneren

Gebruikstoepassingen van deze MCP Server

• Human-in-the-loop taakgoedkeuring
  Workflow automatisch pauzeren om gebruikersfeedback of goedkeuring te vragen voordat wordt doorgegaan, waardoor fouten worden verminderd en de proceskwaliteit toeneemt.
• Testen van desktopapplicaties
  Integreer met AI-ondersteunde testautomatisering om echte gebruikersinzichten te verzamelen over UI-wijzigingen of nieuwe functies tijdens het ontwikkelproces.
• Collaboratieve code review
  Vraag gebruikers om feedback op geautomatiseerde codewijzigingen, zodat aanpassingen aansluiten bij menselijke verwachtingen.
• Workflow-moderatie in omgevingen met weinig vertrouwen
  Vereis expliciete gebruikersgoedkeuring voor gevoelige of impactvolle acties binnen geautomatiseerde pijplijnen.
• Iteratieve feedback tijdens ontwikkeling
  Verzamel continu indrukken of suggesties van gebruikers tijdens meerstaps ontwikkelingstaken; dit ondersteunt responsieve en adaptieve workflows.

Hoe stel je het in

Windsurf

Geen installatie-instructies voor Windsurf gevonden in de repository.

Claude

Geen installatie-instructies voor Claude gevonden in de repository.

Cursor

Geen expliciete stapsgewijze instructies voor Cursor, maar de server is ontworpen om met Cursor te werken. Raadpleeg de Cline-installatie als referentie.

Cline

1. Installeer vereisten:
   • Installeer uv globaal:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clone de repository:
   • Bijvoorbeeld: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Navigeer naar MCP Servers-configuratie:
   • Open Cline en ga naar de MCP Servers configuratie.
4. Configureer de server:
   • Klik op Installed → Configure MCP Servers (opent cline_mcp_settings.json)
5. Voeg de serverconfiguratie toe:
   • Voeg de volgende JSON in:

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

Opmerking over het beveiligen van API-sleutels:
Er wordt in de documentatie of code niet gesproken over API-sleutels of geheime beheer voor deze MCP server.

Hoe gebruik je deze MCP binnen flows

MCP gebruiken in FlowHunt

Om MCP servers in je FlowHunt-workflow te integreren, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. Voeg in de systeem MCP-configuratiesectie je MCP servergegevens toe met behulp van dit JSON-formaat:

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

Eenmaal geconfigureerd, kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot al zijn functies en mogelijkheden. Vergeet niet “user-feedback-mcp” te vervangen door de daadwerkelijke naam van je MCP server en de URL te vervangen door je eigen MCP server-URL.

Overzicht

Onze mening

Deze MCP server is zeer gefocust en eenvoudig te integreren voor human-in-the-loop feedback, maar mist uitbreidbaarheid, resource-exposure en geavanceerde functies zoals API-sleutelbeheer of sampling-support. Voor ontwikkelaars die enkel feedback-gating nodig hebben is het uitstekend, maar voor bredere MCP-doeleinden is het beperkt.

MCP Score

Beoordeling: 6/10 – Zeer goed voor zijn beperkte doel, maar mist bredere MCP-functionaliteit en uitbreidbaarheid.