Serwer MCP Opinie Użytkowników

Co robi Serwer MCP “Opinie Użytkowników”?

Serwer MCP Opinie Użytkowników to prosta implementacja Model Context Protocol (MCP) zaprojektowana do umożliwienia workflowów z człowiekiem w pętli w narzędziach deweloperskich takich jak Cline i Cursor. Jego głównym celem jest ułatwienie bezpośredniego uzyskiwania opinii użytkownika podczas zadań automatycznych lub wspieranych przez AI. Integrując ten serwer, workflowy mogą prosić użytkowników o wkład, recenzję lub akceptację na kluczowych etapach, wykorzystując zalety zarówno automatyzacji, jak i ludzkiego osądu. Jest to szczególnie przydatne podczas testowania złożonych aplikacji desktopowych lub procesów wymagających subtelnej oceny użytkownika przed zakończeniem, zapewniając jakość i ograniczając błędy przez włączenie prawdziwych użytkowników do pętli.

Lista promptów

• prompt user_feedback
  Zalecany wzorzec promptu:

  Przed ukończeniem zadania użyj narzędzia user_feedback MCP, aby poprosić użytkownika o opinię.
  Ten prompt zapewnia, że LLM lub workflow wywoła narzędzie opinii użytkownika w celu uzyskania wyraźnej akceptacji lub wkładu użytkownika przed zakończeniem zadania.

Lista zasobów

• W dokumentacji repozytorium ani kodzie nie wymieniono żadnych zasobów.

Lista narzędzi

• user_feedback
  To narzędzie pozwala serwerowi MCP prosić użytkownika o opinię. Przyjmuje parametry takie jak project_directory (ścieżka do projektu) oraz wiadomość summary (np. “Zaimplementowałem zmiany, o które prosiłeś.”). Pozwala to workflowowi zatrzymać się i oczekiwać na wkład człowieka przed kontynuacją.

Przypadki użycia tego serwera MCP

• Zatwierdzanie zadań przez człowieka
  Automatycznie zatrzymuj workflowy, aby poprosić o opinię lub akceptację użytkownika przed kontynuacją, co zmniejsza liczbę błędów i poprawia jakość procesu.
• Testowanie aplikacji desktopowych
  Integracja z automatyzacją testów wspieraną przez AI w celu zbierania rzeczywistych opinii użytkowników o zmianach UI lub nowych funkcjach podczas procesu rozwoju.
• Współdzielony przegląd kodu
  Proś użytkowników o opinię dotyczącą automatycznych zmian w kodzie, zapewniając zgodność modyfikacji z oczekiwaniami ludzi.
• Moderacja workflowów w środowiskach o niskim zaufaniu
  Wymagaj wyraźnej akceptacji użytkownika dla wrażliwych lub istotnych działań w ramach zautomatyzowanych pipeline’ów.
• Iteracyjne opinie podczas rozwoju
  Ciągłe zbieranie wrażeń lub sugestii użytkownika podczas wieloetapowych zadań rozwojowych, wspierając bardziej responsywne i adaptacyjne workflowy.

Jak skonfigurować

Windsurf

W repozytorium nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Windsurf.

Claude

W repozytorium nie znaleziono instrukcji konfiguracji dla Claude.

Cursor

Brak wyraźnych instrukcji krok po kroku dla Cursor, ale serwer jest zaprojektowany do współpracy z Cursor. Proszę odnieść się do konfiguracji Cline jako przykładu.

Cline

1. Zainstaluj wymagane zależności:
   • Zainstaluj uv globalnie:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Sklonuj repozytorium:
   • Na przykład: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Przejdź do konfiguracji MCP Servers:
   • Otwórz Cline i przejdź do konfiguracji MCP Servers.
4. Skonfiguruj serwer:
   • Kliknij Installed → Configure MCP Servers (otwiera cline_mcp_settings.json)
5. Dodaj konfigurację serwera:
   • Wstaw następujący 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"
      ]
    }
  }
}

Uwaga dotycząca zabezpieczania kluczy API:
W dokumentacji ani kodzie nie ma wzmianki o kluczach API czy zarządzaniu sekretami dla tego serwera MCP.

Jak używać tego MCP w flowach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim workflow FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do swojego flow i połączenia go z agentem AI:

Kliknij w komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji systemowej konfiguracji MCP wstaw dane swojego serwera MCP używając tego formatu JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia z dostępem do wszystkich jego funkcji i możliwości. Pamiętaj, aby zamienić “user-feedback-mcp” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP oraz podać własny adres URL serwera.

Przegląd

Nasza opinia

Ten serwer MCP jest bardzo ukierunkowany i łatwy do integracji dla opinii użytkownika w pętli, jednak brakuje mu rozbudowywalności, ekspozycji zasobów oraz zaawansowanych funkcji takich jak zarządzanie kluczami API czy wsparcie dla sampling. Dla deweloperów potrzebujących wyłącznie blokady na opinię, jest znakomity, jednak do szerszych zastosowań MCP jest ograniczony.

Ocena MCP

Ocena: 6/10 – Bardzo dobry do swojego wąskiego zastosowania, ale brakuje mu szerszych funkcji MCP i rozbudowywalności.