Human-In-the-Loop MCP Server

Hva gjør “Human-In-the-Loop” MCP Server?

Human-In-the-Loop MCP Server er en Model Context Protocol (MCP) server utviklet for å muliggjøre sømløs interaksjon mellom AI-assistenter (som Claude) og menneskelige brukere via intuitive grafiske brukergrensesnitt (GUI)-dialoger. Hovedfunksjonen er å bygge bro mellom automatiserte AI-prosesser og menneskelig beslutningstaking, ved å tilby verktøy for sanntids brukerinnspill, alternativer, bekreftelser og tilbakemeldingsmekanismer. Ved å integrere disse interaktive dialogverktøyene kan utviklere lage AI-arbeidsflyter som krever menneskelig vurdering, godkjenning eller datainnsamling på kritiske punkter. Serveren støtter plattformuavhengige GUI-er (Windows, macOS, Linux) og funksjoner som ikke-blokkerende drift, helsesjekker, avantert feilhåndtering og moderne UI/UX-design. Dette gjør den til et kraftig verktøy for å øke pålitelighet, sikkerhet og tilpasningsmuligheter i AI-drevne applikasjoner ved å tilføre menneskelig tilsyn og samarbeid direkte i automatiserte prosesser.

Liste over Prompter

Ingen eksplisitte promptmaler er nevnt i repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over Resurser

Ingen eksplisitte MCP-ressursprimitiver er oppført eller beskrevet i repository-filene eller dokumentasjonen.

Liste over Verktøy

• Tekstinnskriving
  Lar AI-assistenter be brukere om tekst, tall eller andre data med validering.
• Flervalg
  Presenterer brukere for et sett alternativer for enkelt- eller flervalg.
• Flerlinjes innskriving
  Muliggjør innsamling av lengre svar, for eksempel kodebiter eller detaljerte beskrivelser.
• Bekreftelsesdialoger
  Ber om ja/nei-beslutninger fra brukerne før kritiske handlinger gjennomføres.
• Informasjonsmeldinger
  Viser varsler, statusoppdateringer eller resultater til brukeren.
• Helsesjekk
  Gir en mekanisme for overvåking av serverstatus og GUI-tilgjengelighet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Human-in-the-Loop-godkjenning
  Integrer menneskelige godkjenningssteg i automatiserte arbeidsflyter, og sørg for at kritiske handlinger (som utrulling, datamodifikasjoner eller sensitive operasjoner) krever eksplisitt brukerbekreftelse.
• Dynamisk datainnsamling
  Be brukere om å gi spesifikke data eller tilbakemeldinger i sanntid, som kan innarbeides i AI-drevne prosesser for bedre nøyaktighet og tilpasning.
• Interaktiv feilsøking
  La AI-agentene eskalere tvetydige eller komplekse problemer til en menneskelig operatør via GUI-dialoger, for å innhente mer kontekst og løse problemer mer effektivt.
• Sikkerhets- og etterlevelsesverifisering
  Krev menneskelig verifisering for oppgaver som må være i samsvar med regelverk eller sikkerhetsregler, og reduser risikoen for uautorisert eller utrygg AI-adferd.
• Brukertilbakemelding og iterativ design
  Samle strukturert tilbakemelding fra sluttbrukere under testing eller drift, noe som muliggjør rask iterasjon og forbedring av AI-arbeidsflyter.

Hvordan sette det opp

Windsurf

1. Sørg for at nødvendige forutsetninger som Node.js er installert.
2. Finn din konfigurasjonsfil (f.eks. windsurf.config.json).
3. Legg til Human-In-the-Loop MCP Server som en MCP-serveroppføring:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Lagre konfigurasjonen og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet ved å sjekke etter serveren i MCP-panelet.

Claude

1. Sørg for at Claude støtter eksterne MCP-servere.
2. Finn MCP-integrasjonsinnstillingene.
3. Legg til serveren ved å bruke følgende JSON:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Lagre og last inn Claude-miljøet på nytt.
5. Verifiser at MCP-serveren er aktiv og tilgjengelig.

Cursor

1. Installer Node.js og nødvendige avhengigheter.
2. Åpne Cursor-innstillingene eller konfigurasjonsfilen.
3. Sett inn MCP-serveroppføringen:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Start Cursor på nytt for å anvende endringer.
5. Bekreft at Human-In-the-Loop MCP Server er oppført.

Cline

1. Verifiser at Cline er installert og støtter MCP-plugins.
2. Rediger din cline.config.json-fil.
3. Legg til følgende MCP-serverkonfigurasjon:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Sørg for at MCP-serveren kjører ved å sjekke i brukergrensesnittet.

Sikring av API-nøkler

For å sikre API-nøkler og sensitive innspill, bruk miljøvariabler i din JSON-konfigurasjon som følger:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "human-in-the-loop",
      "command": "npx",
      "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${HITL_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${HITL_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Bytt ut ${HITL_API_KEY} med navnet på din faktiske miljøvariabel.

Hvordan bruke denne MCP-en i arbeidsflyter

Bruke MCP i FlowHunt

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

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

{
  "human-in-the-loop": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når dette er konfigurert, kan AI-agenten bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “human-in-the-loop” til det faktiske navnet på din MCP-server og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår vurdering

Human-In-the-Loop MCP Server tilbyr et tydelig sett med interaktive verktøy som bygger bro mellom AI-automatisering og menneskelig tilsyn, men mangler eksplisitte prompt- og ressursdefinisjoner. Dokumentasjonen er klar, og den støtter sikker oppsett og verktøyprimitiver. Vurdering: 6/10.

MCP Score