gotoHuman MCP Server

Hva gjør “gotoHuman” MCP Server?

gotoHuman MCP Server er et verktøy designet for å sømløst integrere menneske-i-løkken-arbeidsflyter i AI-assistenter og agentdrevne utviklingsmiljøer. Den lar AI-agenter be om menneskelige godkjenninger via tilpassbare vurderingsskjemaer, spore godkjenningssteg og håndtere varsler og teambaserte arbeidsflyter. Med innebygd autentisering, støtte for webhooks og et robust brukergrensesnitt for godkjenninger styrker gotoHuman utviklingsarbeidsflyter som krever tilsyn, samsvar eller manuell validering. Ved å eksponere funksjonaliteten gjennom Model Context Protocol (MCP) gir den AI-drevne prosesser muligheten til å samhandle direkte med eksterne menneskelige interessenter, og gjør oppgaver som innholdsmoderering, kodegjennomgang eller automatisering basert på godkjenning mer effektivt og revisjonssporbart.

Liste over forespørsler

Ingen spesifikke promptmaler er nevnt i tilgjengelig innhold.

Liste over ressurser

Ingen spesifikke MCP-ressurser er nevnt i tilgjengelig innhold.

Liste over verktøy

• list-forms
  Viser alle tilgjengelige vurderingsskjemaer i kontoen din, inkludert oversiktsinformasjon om feltene som er lagt til i hvert skjema.

• get-form-schema
  Henter skjemaet for et spesifikt vurderingsskjema, inkludert felter og deres konfigurasjon, som er nødvendig når du ber om en menneskelig vurdering.

• request-human-review-with-form
  Starter en menneskelig vurdering ved hjelp av et valgt skjema, og gir innhold, konfigurasjon og metadata. Tildeler vurderingen til bestemte brukere hvis ønskelig og returnerer en lenke til vurderingen i gotoHuman.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Menneske-i-løkken-godkjenninger
  Integrer godkjenningssteg i automatiserte arbeidsflyter, og sørg for at kritiske beslutninger—som publisering av innhold, kodeutrulling eller håndtering av sensitiv data—valideres av et menneske før de fortsetter.

• Tilpassede vurderingsskjemaer for moderering
  Bruk tilpassbare skjemaer for å samle inn menneskelige tilbakemeldinger eller modereringsbeslutninger på AI-genererte resultater, slik at team kan håndheve kvalitetsstandarder og samsvarskrav.

• Arbeidsflytautomatisering med menneskelig tilsyn
  Automatiser repeterende prosesser samtidig som du beholder muligheten for menneskelig inngripen i viktige steg, for eksempel brukerinnføring eller transaksjonsvurderinger.

• Samarbeidsbaserte teamgodkjenninger
  Tildel vurderinger til bestemte teammedlemmer, spor godkjenningsstatus og håndter varsler for å effektivisere teambasert beslutningstaking.

• Integrasjon med IDE-er og agentverktøy
  La AI-assistenter i utviklingsmiljøer (som Cursor, Claude eller Windsurf) be om menneskelig innspill under kodegjennomganger eller arkitekturbeslutninger, for å redusere flaskehalser og øke arbeidsflytens åpenhet.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Sørg for at du har Node.js installert.
2. Hent din GOTOHUMAN_API_KEY fra app.gotohuman.com.
3. Rediger Windsurf-konfigurasjonsfilen for å legge til MCP-serveren:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser at serveren kjører ved å initiere en testgodkjenning.

Claude

1. Installer Node.js hvis det ikke allerede er installert.
2. Hent din API-nøkkel fra app.gotohuman.com.
3. Oppdater Claude-konfigurasjonsfilen slik:

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

4. Lagre konfigurasjonen og start Claude på nytt.
5. Bekreft integrasjonen ved å be om en menneskelig vurdering.

Cursor

1. Sørg for at Node.js er installert.
2. Hent din API-nøkkel fra app.gotohuman.com.
3. Sett dette inn i Cursor-konfigurasjonen:

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

4. Lagre og start Cursor på nytt.
5. Test ved å utløse en prøvegodkjenningsflyt.

Cline

1. Sett opp Node.js hvis du ikke allerede har gjort det.
2. Hent din GOTOHUMAN_API_KEY fra app.gotohuman.com.
3. Legg til MCP-serveren i Cline-konfigurasjonen din:

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

4. Lagre endringene og start Cline på nytt.
5. Sjekk funksjonaliteten ved å be om en menneskelig vurdering.

Sikring av API-nøkler:
Bruk miljøvariabler i konfigurasjonen for sensitive nøkler:

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

Sett den faktiske miljøvariabelen i systemet eller distribusjonsmiljøet ditt.

Slik bruker du denne MCP-en i flyter

Bruke MCP i FlowHunt

For å integrere MCP-servere i din FlowHunt-arbeidsflyt, start med å legge til MCP-komponenten i flyten din og koble den til AI-agenten din:

Klikk på MCP-komponenten for å åpne konfigurasjonspanelet. I systemets MCP-konfigurasjonsseksjon legger du inn MCP-serverdetaljene dine ved å bruke dette JSON-formatet:

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

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle dens funksjoner og egenskaper. Husk å endre “gotoHuman” til det faktiske navnet på din MCP-server og erstatte URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

| Roots-støtte | ⛔ (Ikke nevnt) | | Sampling | ⛔ (Ikke nevnt) |

Basert på dokumentasjonen er gotoHuman MCP Server fokusert, enkel å sette opp og tilbyr tydelige verktøy, men mangler dokumentasjon på promptmaler, eksplisitte MCP-ressurser og sampling/roots-funksjonalitet. Dette gjør den solid for sitt kjernebruk, men mindre fullverdig enn noen alternativer for bredere MCP-integrasjon.

Vår vurdering

gotoHuman MCP Server er godt dokumentert for installasjon, bruk av verktøy og håndtering av API-nøkler, og leverer på sitt primære løfte om menneske-i-løkken. Den mangler imidlertid detaljert dokumentasjon på MCP-promptmaler, MCP-ressurser og avanserte MCP-funksjoner som roots og sampling. Dette gjør den til en pålitelig server for godkjenningsarbeidsflyter, men mindre allsidig for de som søker bredere MCP-utvidbarhet.

MCP-score