interactive-mcp MCP Server

Hva gjør “interactive-mcp” MCP-serveren?

interactive-mcp MCP (Model Context Protocol) Server er et lokalt, plattformuavhengig verktøy designet for å legge til rette for sømløs interaksjon mellom AI-agenter og brukere. Hovedformålet er å muliggjøre “menneske-i-løkken”-arbeidsflyter, slik at utviklere og AI-assistenter kan jobbe interaktivt sammen. Ved å fungere som en bro kobler interactive-mcp AI-modeller til eksterne systemer, som databaser, filer eller API-er, og øker dermed utviklingsproduktiviteten. Den passer spesielt godt i miljøer der sanntids tilbakemeldinger eller menneskelig inngripen er nødvendig, og støtter ulike plattformer samt gir et utvidbart fundament for å integrere tilpassede handlinger, prompt-maler og ressurs-eksponering. Dette gir utviklere muligheten til å bygge mer dynamiske, kontekstbevisste AI-drevne verktøy og arbeidsflyter.

Liste over Prompter

Ingen informasjon om prompt-maler ble funnet i repositoriet.

Liste over Ressurser

Ingen informasjon om spesifikke ressurser eksponert av interactive-mcp-serveren ble funnet i repositoriet.

Liste over Verktøy

Ingen eksplisitt liste over verktøy kunne bestemmes ut fra tilgjengelige filer eller dokumentasjon i repositoriet.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Menneske-i-løkken-koding
  Lar utviklere samhandle direkte med AI-agenter, gir sanntids tilbakemeldinger, validering og rettelser under kodingsøkter.
• Plattformuavhengig utvikling
  Muliggjør AI-drevne arbeidsflyter på flere plattformer, og støtter ulike utviklermiljøer og operativsystemer.
• AI-forsterket kodegjennomgang
  Legger til rette for samarbeidende kodegjennomganger der både mennesker og AI-agenter kan inspisere, kommentere og forbedre kode interaktivt.
• Prototyping av tilpassede integrasjoner
  Fungerer som et fundament for å bygge nye verktøy og integrasjoner som krever både automatiserte AI-handlinger og menneskelige beslutningspunkter.
• Arbeidsflyter med økt produktivitet
  Effektiviserer oppgaver som kodegenerering, refaktorering eller dokumentasjon ved å tillate sømløs veksling mellom AI-automatisering og menneskelig kontroll.

Slik setter du det opp

Windsurf

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js er installert.
2. Finn konfigurasjonen: Åpne konfigurasjonsfilen for Windsurf (f.eks. windsurf.config.json).
3. Legg til interactive-mcp-server: Sett inn serveroppføringen i mcpServers-objektet.
4. Lagre og start på nytt: Lagre endringene og start Windsurf på nytt.
5. Verifiser oppsettet: Sjekk logger/utdata for vellykket registrering.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Forutsetninger: Installer Node.js og Claude etter behov.
2. Finn konfigurasjonen: Åpne Claudes MCP-konfigurasjon (f.eks. claude.config.json).
3. Legg til interactive-mcp-server: Legg til i mcpServers-delen.
4. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Claude på nytt.
5. Verifiser oppsettet: Bekreft tilkobling i Claudes grensesnitt.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Forutsetninger: Sørg for at Node.js er tilgjengelig.
2. Finn konfigurasjonen: Rediger Cursors MCP-konfigurasjonsfil.
3. Legg til interactive-mcp-server: Oppdater mcpServers-objektet.
4. Lagre og start på nytt: Lagre og start Cursor på nytt.
5. Verifiser oppsettet: Bekreft serverregistrering i brukergrensesnitt eller logger.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Forutsetninger: Installer Node.js.
2. Finn konfigurasjonen: Finn cline.config.json eller tilsvarende.
3. Legg til interactive-mcp-server: Sett inn serverdetaljer under mcpServers.
4. Lagre og start på nytt: Lagre filen og start Cline på nytt.
5. Verifiser oppsettet: Sørg for at serveren er oppført som aktiv.

Eksempel på JSON-konfigurasjon:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Sikre API-nøkler med miljøvariabler:

Legg til sensitive variabler ved bruk av env-egenskapen:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      }
    }
  }
}

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 og koble den til din AI-agent:

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

{
  "interactive-mcp": {
    "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 dens funksjoner og muligheter. Husk å endre “interactive-mcp” til navnet på din MCP-server om det er annerledes, og bytt ut URL-en med din MCP-server sin URL.

Oversikt

Vår mening

Selv om interactive-mcp presenterer en lovende menneske-i-løkken-tilnærming og utvikles aktivt med god adopsjon (stjerner/forks), begrenser mangelen på eksplisitt dokumentasjon om prompts, verktøy og ressurser dens umiddelbare brukervennlighet for avanserte MCP-arbeidsflyter. Oppsettet er imidlertid enkelt og godt støttet for vanlige plattformer.

MCP-score