Serverul MCP Feedback Utilizator

Ce face Serverul MCP „Feedback Utilizator”?

Serverul MCP Feedback Utilizator este o implementare simplă a Model Context Protocol (MCP) concepută pentru a permite un flux de lucru om-în-buclă în instrumente de dezvoltare precum Cline și Cursor. Scopul său principal este să faciliteze feedbackul direct al utilizatorului în timpul sarcinilor de dezvoltare automatizate sau asistate de AI. Prin integrarea acestui server, fluxurile de lucru pot solicita utilizatorilor input, revizuire sau aprobare în pași esențiali, valorificând atât avantajele automatizării, cât și ale judecății umane. Este deosebit de util pentru testarea aplicațiilor desktop complexe sau a proceselor ce necesită evaluare nuanțată din partea utilizatorului înainte de finalizare, asigurând calitatea și reducând erorile prin implicarea reală a utilizatorilor în decizie.

Listă de Prompturi

• prompt user_feedback
  Un model de prompt recomandat:

  Înainte de a finaliza sarcina, folosește unelata MCP user_feedback pentru a cere feedback utilizatorului.
  Acest prompt asigură că LLM-ul sau fluxul de lucru va invoca unealta de feedback pentru a solicita explicit aprobarea sau inputul utilizatorului înainte de finalizarea sarcinii.

Listă de Resurse

• Nu sunt menționate resurse explicite în documentația repository-ului sau în cod.

Listă de Unelte

• user_feedback
  Această unealtă permite serverului MCP să solicite feedback de la utilizator. Primește parametri precum project_directory (calea către proiect) și un mesaj summary (de exemplu, „Am implementat schimbările solicitate de tine.”). Acest lucru permite ca fluxul de lucru să se oprească și să aștepte input uman înainte de a continua.

Cazuri de utilizare ale acestui server MCP

• Aprobare de sarcini om-în-buclă
  Oprește automat fluxurile de lucru pentru a solicita feedbackul sau aprobarea utilizatorului înainte de a continua, reducând erorile și îmbunătățind calitatea procesului.
• Testare aplicație desktop
  Integrează-te cu automatizări de testare asistate de AI pentru a colecta insight-uri reale de la utilizator despre schimbări de UI sau funcționalități noi în timpul dezvoltării.
• Revizuire colaborativă a codului
  Solicită feedbackul utilizatorilor la modificări automate de cod, asigurându-te că ajustările sunt în acord cu așteptările umane.
• Moderarea fluxului de lucru în medii cu încredere scăzută
  Solicită aprobare explicită de la utilizator pentru acțiuni sensibile sau cu impact ridicat în cadrul proceselor automatizate.
• Feedback iterativ în dezvoltare
  Colectează continuu impresii sau sugestii de la utilizatori în timpul sarcinilor de dezvoltare în mai mulți pași, susținând fluxuri de lucru mai adaptabile și reactive.

Cum se configurează

Windsurf

Nu au fost găsite instrucțiuni de configurare pentru Windsurf în repository.

Claude

Nu au fost găsite instrucțiuni de configurare pentru Claude în repository.

Cursor

Nu există instrucțiuni pas cu pas explicite pentru Cursor, dar serverul este conceput să funcționeze cu Cursor. Te rugăm să consulți configurarea pentru Cline ca referință.

Cline

1. Instalează precondițiile:
   • Instalează uv global:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clonează repository-ul:
   • De exemplu: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Navighează la configurația MCP Servers:
   • Deschide Cline și mergi la config-ul MCP Servers.
4. Configurează serverul:
   • Apasă pe Installed → Configure MCP Servers (se deschide cline_mcp_settings.json)
5. Adaugă configurația serverului:
   • Inserează următorul 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"
      ]
    }
  }
}

Notă despre securizarea cheilor API:
Nu există mențiuni despre chei API sau managementul secretelor pentru acest server MCP în documentație sau cod.

Cum folosești acest MCP în fluxuri

Folosirea MCP în FlowHunt

Pentru a integra servere MCP în fluxul tău FlowHunt, începe prin a adăuga componenta MCP în flux și conecteaz-o la agentul tău AI:

Dă click pe componenta MCP pentru a deschide panoul de configurare. În secțiunea de configurare MCP a sistemului, inserează detaliile serverului tău MCP folosind acest format JSON:

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

Odată configurat, agentul AI va putea folosi acest MCP ca unealtă cu acces la toate funcțiile și capabilitățile sale. Nu uita să schimbi „user-feedback-mcp” cu numele efectiv al serverului tău MCP și să înlocuiești URL-ul cu propriul tău URL de server MCP.

Sumar

Opinia noastră

Acest server MCP este foarte focusat și ușor de integrat pentru feedback om-în-buclă, dar îi lipsesc extensibilitatea, expunerea de resurse și funcții avansate precum managementul cheilor API sau suportul pentru sampling. Pentru dezvoltatorii care au nevoie doar de filtrare pe bază de feedback, este excelent, însă pentru utilizarea MCP la scară largă este limitat.

Scor MCP

Rating: 6/10 – Foarte bun pentru scopul său restrâns, dar îi lipsesc funcționalități și extensibilitate pentru utilizare MCP mai largă.