Brukerfeedback MCP-server

Hva gjør “Brukerfeedback” MCP-serveren?

Brukerfeedback MCP-serveren er en enkel implementering av Model Context Protocol (MCP) designet for å muliggjøre human-in-the-loop-arbeidsflyt i utviklingsverktøy som Cline og Cursor. Hovedformålet er å legge til rette for direkte brukerfeedback under automatiserte eller AI-assisterte utviklingsoppgaver. Ved å integrere denne serveren kan arbeidsflyter be brukeren om innspill, gjennomgang eller godkjenning på viktige trinn, og dra nytte av styrken til både automasjon og menneskelig vurdering. Dette er spesielt nyttig for å teste komplekse skrivebordsapplikasjoner eller prosesser som krever nyansert brukervurdering før fullføring, og sikrer kvalitet samt reduserer feil ved å involvere ekte brukere i loopen.

Liste over prompt-mønstre

• user_feedback-prompt
  Et anbefalt prompt-mønster:

  Før oppgaven fullføres, bruk user_feedback MCP-verktøyet for å be brukeren om tilbakemelding.
  Dette prompt-mønsteret sikrer at LLM eller arbeidsflyten bruker brukerfeedback-verktøyet for å be om eksplisitt brukerinnspill eller godkjenning før oppgaven fullføres.

Liste over ressurser

• Ingen eksplisitte ressurser er nevnt i depotdokumentasjonen eller koden.

Liste over verktøy

• user_feedback
  Dette verktøyet lar MCP-serveren be om tilbakemelding fra brukeren. Det tar parametre som project_directory (stien til prosjektet) og en summary-melding (f.eks. “Jeg har implementert endringene du ba om.”). Dette gjør at arbeidsflyten kan stoppe opp og vente på menneskelig innspill før den fortsetter.

Bruksområder for denne MCP-serveren

• Human-in-the-loop oppgavegodkjenning
  Pause arbeidsflyter automatisk for å be om brukerfeedback eller godkjenning før du går videre, noe som reduserer feil og forbedrer prosesskvaliteten.
• Testing av skrivebordsapplikasjoner
  Integrer med AI-assistert testautomatisering for å innhente ekte brukerinnsikt om UI-endringer eller nye funksjoner under utviklingsprosessen.
• Samarbeidende kodegjennomgang
  Be brukere om tilbakemelding på automatiske kodeendringer for å sikre at endringene er i tråd med menneskelige forventninger.
• Moderering av arbeidsflyt i lavtillitsmiljøer
  Krev eksplisitt brukerinnspill for sensitive eller viktige handlinger i automatiserte rørledninger.
• Iterativ utviklingsfeedback
  Samle fortløpende brukerinntrykk eller forslag under flertrinns utviklingsoppgaver, og støtt mer responsive og adaptive arbeidsflyter.

Hvordan sette opp

Windsurf

Ingen oppsettinstruksjoner for Windsurf ble funnet i depotet.

Claude

Ingen oppsettinstruksjoner for Claude ble funnet i depotet.

Cursor

Ingen eksplisitte steg-for-steg-instruksjoner for Cursor, men serveren er designet for å fungere med Cursor. Se Cline-oppsettet som referanse.

Cline

1. Installer nødvendige pakker:
   • Installer uv globalt:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Klon depotet:
   • For eksempel: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Gå til MCP-serverkonfigurasjon:
   • Åpne Cline og gå til MCP Servers-konfig.
4. Konfigurer serveren:
   • Klikk på Installed → Configure MCP Servers (åpner cline_mcp_settings.json)
5. Legg til serverkonfigurasjonen:
   • Lim inn følgende JSON:

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

Merknad om sikring av API-nøkler:
Det er ingen omtale av API-nøkler eller hemmelighetsbehandling for denne MCP-serveren i dokumentasjonen eller koden.

Hvordan bruke denne MCP-serveren i arbeidsflyter

Bruk av MCP i FlowHunt

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

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

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

Når den er konfigurert, kan AI-agenten nå bruke denne MCP-en som et verktøy med tilgang til alle funksjoner og muligheter. Husk å endre “user-feedback-mcp” til det faktiske navnet på MCP-serveren din, og bytt ut URL-en med din egen MCP-server-URL.

Oversikt

Vår mening

Denne MCP-serveren er svært fokusert og enkel å integrere for human-in-the-loop feedback, men mangler utvidbarhet, ressursdeling og avanserte funksjoner som API-nøkkelstyring eller samplingstøtte. For utviklere som kun trenger feedback-gating er den utmerket, men for bredere MCP-bruk er den noe begrenset.

MCP-score

Vurdering: 6/10 – Svært god for sitt smale formål, men mangler bredere MCP-funksjoner og utvidbarhet.