Human-In-the-Loop MCP Server

Co robi serwer “Human-In-the-Loop” MCP?

Human-In-the-Loop MCP Server to serwer Model Context Protocol (MCP) zaprojektowany do płynnej interakcji pomiędzy asystentami AI (takimi jak Claude) i użytkownikami za pośrednictwem intuicyjnych dialogów graficznego interfejsu użytkownika (GUI). Jego główną funkcją jest połączenie zautomatyzowanych procesów AI z ludzkim podejmowaniem decyzji, zapewniając narzędzia do wprowadzania danych przez użytkownika, wybierania opcji, potwierdzeń i przekazywania opinii w czasie rzeczywistym. Dzięki integracji tych dialogów deweloperzy mogą budować przepływy AI, które wymagają ludzkiego osądu, zatwierdzeń lub wprowadzania danych w kluczowych punktach. Serwer obsługuje wieloplatformowe GUI (Windows, macOS, Linux) oraz funkcje takie jak nieblokująca praca, kontrole stanu, zaawansowane obsługiwanie błędów i nowoczesny design UI/UX. To sprawia, że jest potężnym narzędziem zwiększającym niezawodność, bezpieczeństwo i możliwość dostosowania aplikacji AI, poprzez bezpośrednie włączenie nadzoru i współpracy człowieka do procesów automatycznych.

Lista Promptów

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie wspomniano o jawnych szablonach promptów.

Lista zasobów

W plikach repozytorium ani dokumentacji nie wymieniono ani nie opisano jawnych prymitywów zasobów MCP.

Lista narzędzi

• Wprowadzanie tekstu
  Umożliwia asystentom AI pytanie użytkowników o tekst, liczby lub inne dane z walidacją.
• Wybór wielokrotny
  Przedstawia użytkownikowi zestaw opcji do wyboru pojedynczego lub wielokrotnego.
• Wprowadzanie wieloliniowe
  Umożliwia zbieranie dłuższych odpowiedzi, takich jak fragmenty kodu lub szczegółowe opisy.
• Dialogi potwierdzające
  Proszą użytkownika o decyzję tak/nie przed wykonaniem krytycznych działań.
• Komunikaty informacyjne
  Wyświetlają powiadomienia, aktualizacje statusu lub wyniki użytkownikowi.
• Kontrola stanu
  Zapewnia mechanizm monitorowania stanu serwera i dostępności GUI.

Przykłady użycia tego serwera MCP

• Zatwierdzanie Human-in-the-Loop
  Włącz kroki zatwierdzeń przez człowieka w zautomatyzowanych przepływach, zapewniając, że krytyczne czynności (takie jak wdrożenia, modyfikacje danych czy operacje wrażliwe) wymagają wyraźnego potwierdzenia użytkownika.
• Dynamiczne zbieranie danych
  Poproś użytkownika o podanie konkretnych danych lub opinii w czasie rzeczywistym, które mogą być włączone do procesów AI w celu zwiększenia dokładności i możliwości dostosowania.
• Interaktywne rozwiązywanie problemów
  Pozwól agentom AI eskalować niejasne lub złożone kwestie do operatora ludzkiego przez dialogi GUI, zbierając dodatkowy kontekst do skuteczniejszego rozwiązania problemów.
• Weryfikacja bezpieczeństwa i zgodności
  Wymagaj ludzkiej weryfikacji dla zadań, które muszą być zgodne z przepisami lub zasadami bezpieczeństwa, zmniejszając ryzyko nieautoryzowanych lub niebezpiecznych działań AI.
• Informacja zwrotna i iteracyjne projektowanie
  Zbieraj uporządkowaną informację zwrotną od użytkowników końcowych podczas testów lub działania, umożliwiając szybkie iteracje i udoskonalanie przepływów AI.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że zainstalowano wymagane elementy, takie jak Node.js.
2. Zlokalizuj swój plik konfiguracyjny (np. windsurf.config.json).
3. Dodaj Human-In-the-Loop MCP Server jako wpis serwera MCP:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj konfigurację, sprawdzając obecność serwera w panelu MCP.

Claude

1. Upewnij się, że Claude obsługuje zewnętrzne serwery MCP.
2. Zlokalizuj ustawienia integracji MCP.
3. Dodaj serwer za pomocą poniższego JSON:

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

4. Zapisz i przeładuj środowisko Claude.
5. Zweryfikuj, czy serwer MCP jest aktywny i dostępny.

Cursor

1. Zainstaluj Node.js oraz wymagane zależności.
2. Otwórz ustawienia Cursor lub plik konfiguracyjny.
3. Wstaw wpis serwera MCP:

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

4. Uruchom ponownie Cursor, aby zastosować zmiany.
5. Potwierdź, że Human-In-the-Loop MCP Server jest widoczny na liście.

Cline

1. Upewnij się, że Cline jest zainstalowany i obsługuje wtyczki MCP.
2. Edytuj swój plik cline.config.json.
3. Dodaj poniższą konfigurację serwera MCP:

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

4. Zapisz plik i uruchom ponownie Cline.
5. Upewnij się, że serwer MCP działa, sprawdzając w interfejsie użytkownika.

Zabezpieczanie kluczy API

Aby zabezpieczyć klucze API i wrażliwe dane wejściowe, użyj zmiennych środowiskowych w swojej konfiguracji JSON w następujący sposób:

{
  "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}"
      }
    }
  ]
}

Zastąp ${HITL_API_KEY} odpowiednią nazwą swojej zmiennej środowiskowej.

Jak używać tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i podłączenia go do agenta AI:

Kliknij na komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w tym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI będzie mógł korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami. Pamiętaj, aby zmienić “human-in-the-loop” na faktyczną nazwę swojego serwera MCP i podać własny adres URL.

Przegląd

Nasza opinia

Human-In-the-Loop MCP Server oferuje dobrze zdefiniowany zestaw narzędzi interaktywnych łączących automatyzację AI z nadzorem człowieka, ale brakuje mu jawnych definicji promptów i zasobów. Dokumentacja jest jasna, obsługuje bezpieczną konfigurację i prymitywy narzędziowe. Ocena: 6/10.

Ocena MCP