interactive-mcp MCP Server

O que faz o servidor MCP “interactive-mcp”?

O interactive-mcp MCP (Model Context Protocol) Server é uma ferramenta local e multiplataforma projetada para facilitar a interação fluida entre agentes de IA e usuários. Seu principal objetivo é viabilizar fluxos de trabalho “human-in-the-loop”, permitindo que desenvolvedores e assistentes de IA trabalhem juntos de forma interativa. Atuando como uma ponte, o interactive-mcp conecta modelos de IA a sistemas externos, como bancos de dados, arquivos ou APIs, aumentando a produtividade no desenvolvimento. É especialmente indicado para ambientes onde feedback ou intervenção em tempo real são necessários, suportando diversas plataformas e fornecendo uma base extensível para integração de ações customizadas, templates de prompts e exposição de recursos. Isso permite aos desenvolvedores criar ferramentas e fluxos de trabalho com IA mais dinâmicos e sensíveis ao contexto.

Lista de Prompts

Nenhuma informação sobre templates de prompt foi encontrada no repositório.

Lista de Recursos

Nenhuma informação sobre recursos específicos expostos pelo servidor interactive-mcp foi encontrada no repositório.

Lista de Ferramentas

Não foi possível determinar uma lista explícita de ferramentas a partir dos arquivos ou documentação disponíveis no repositório.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Programação Human-in-the-Loop
  Permite que desenvolvedores interajam diretamente com agentes de IA, fornecendo feedback, validações e correções em tempo real durante sessões de programação.
• Desenvolvimento Multiplataforma
  Habilita fluxos de trabalho orientados por IA em múltiplas plataformas, suportando ambientes e sistemas operacionais diversos.
• Revisão de Código com IA
  Facilita sessões colaborativas de revisão de código onde humanos e agentes de IA podem inspecionar, anotar e aprimorar códigos interativamente.
• Prototipagem de Integrações Customizadas
  Serve como base para criação de novas ferramentas e integrações que exigem tanto ações automatizadas de IA quanto decisões humanas.
• Fluxos de Produtividade Aprimorados
  Otimiza tarefas como geração de código, refatoração ou documentação ao permitir alternância fluida entre automação por IA e controle humano.

Como configurar

Windsurf

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Localize o arquivo de configuração: Abra o arquivo de configuração do Windsurf (ex: windsurf.config.json).
3. Adicione o servidor interactive-mcp: Insira a entrada do servidor no objeto mcpServers.
4. Salve e reinicie: Salve as alterações e reinicie o Windsurf.
5. Verifique a configuração: Consulte os logs/saída para registro bem-sucedido.

Exemplo de configuração JSON:

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

Claude

1. Pré-requisitos: Instale o Node.js e o Claude conforme necessário.
2. Localize o arquivo de configuração: Abra a configuração MCP do Claude (ex: claude.config.json).
3. Adicione o servidor interactive-mcp: Adicione na seção mcpServers.
4. Salve e reinicie: Salve o arquivo e reinicie o Claude.
5. Verifique a configuração: Confirme a conexão na interface do Claude.

Exemplo de configuração JSON:

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

Cursor

1. Pré-requisitos: Certifique-se de que o Node.js está disponível.
2. Localize o arquivo de configuração: Edite o arquivo de configuração MCP do Cursor.
3. Adicione o servidor interactive-mcp: Atualize o objeto mcpServers.
4. Salve e reinicie: Salve e reinicie o Cursor.
5. Verifique a configuração: Confirme o registro do servidor na interface ou logs.

Exemplo de configuração JSON:

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

Cline

1. Pré-requisitos: Instale o Node.js.
2. Localize o arquivo de configuração: Encontre o cline.config.json ou equivalente.
3. Adicione o servidor interactive-mcp: Insira os detalhes do servidor em mcpServers.
4. Salve e reinicie: Salve o arquivo e reinicie o Cline.
5. Verifique a configuração: Garanta que o servidor esteja listado como ativo.

Exemplo de configuração JSON:

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

Protegendo chaves de API usando variáveis de ambiente:

Adicione variáveis sensíveis usando a propriedade env:

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

Como usar este MCP em flows

Usando o MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo de trabalho no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu flow e conectando-o ao seu agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração MCP do sistema, insira os detalhes do seu servidor MCP usando o seguinte formato JSON:

{
  "interactive-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://seudominioservidor.example/caminhoparamcp/url"
  }
}

Uma vez configurado, o agente de IA poderá usar esse MCP como ferramenta, com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de substituir “interactive-mcp” pelo nome do seu servidor MCP, se diferente, e a URL pela URL do seu MCP.

Visão geral

Nossa opinião

Embora o interactive-mcp apresente uma abordagem promissora de human-in-the-loop e seja ativamente desenvolvido com boa adoção (stars/forks), a ausência de documentação explícita sobre prompts, ferramentas e recursos limita sua usabilidade imediata para fluxos MCP avançados. Sua configuração é simples e bem suportada nas plataformas comuns.

Pontuação MCP