gotoHuman MCP Server

Čo robí “gotoHuman” MCP Server?

gotoHuman MCP Server je nástroj navrhnutý na bezproblémovú integráciu workflowov s človekom-v-procese (human-in-the-loop) do AI asistentov a agentických vývojových prostredí. Umožňuje AI agentom žiadať o schválenie človekom cez prispôsobiteľné hodnotiace formuláre, sledovať kroky schvaľovania a spravovať notifikácie aj tímové workflowy. Vďaka zabudovanému overovaniu, podpore webhookov a robustnému rozhraniu pre schvaľovanie zvyšuje gotoHuman vývojové workflowy, ktoré vyžadujú dohľad, compliance alebo manuálne overenie. Vystavením svojich schopností cez Model Context Protocol (MCP) umožňuje AI procesom priamo komunikovať s externými ľudskými účastníkmi, čo zefektívňuje a sprehľadňuje úlohy ako moderovanie obsahu, recenzie kódu či automatizácia so schválením.

Zoznam promptov

V dostupnom obsahu nie sú uvedené žiadne konkrétne šablóny promptov.

Zoznam zdrojov

V dostupnom obsahu nie sú uvedené žiadne konkrétne MCP zdroje.

Zoznam nástrojov

• list-forms
  Zobrazí všetky dostupné hodnotiace formuláre vo vašom účte vrátane základných informácií o poliach v každom formulári.

• get-form-schema
  Získa schému konkrétneho hodnotiaceho formulára vrátane polí a ich konfigurácie, čo je potrebné pri žiadosti o ľudskú recenziu.

• request-human-review-with-form
  Spustí recenziu človekom pomocou vybraného formulára, poskytne obsah, konfiguráciu a metadáta. Priraďuje recenziu určeným používateľom a vracia odkaz na recenziu v gotoHuman.

Príklady použitia tohto MCP servera

• Schválenia s človekom-v-procese
  Integrujte schvaľovacie kroky do automatizovaných workflowov, aby boli kľúčové rozhodnutia – ako publikovanie obsahu, nasadenie kódu či práca s citlivými údajmi – overené človekom pred pokračovaním.

• Prispôsobiteľné hodnotiace formuláre pre moderovanie
  Používajte prispôsobiteľné formuláre na zber spätnej väzby alebo rozhodnutí o moderovaní AI výstupov, čím tímom pomáhate zabezpečiť kvalitu a dodržiavanie predpisov.

• Automatizácia workflowu s ľudským dohľadom
  Automatizujte opakované procesy, ale zachovajte možnosť ľudského zásahu v kľúčových fázach, napríklad pri onboardingu používateľov alebo recenziách transakcií.

• Tímové kolaboratívne schvaľovanie
  Priraďujte recenzie konkrétnym členom tímu, sledujte stav schválení a spravujte notifikácie, čím zjednodušíte tímové rozhodovanie.

• Integrácia s IDE a agentickými nástrojmi
  Umožnite AI asistentom vo vývojárskych prostrediach (ako Cursor, Claude či Windsurf) žiadať o ľudský vstup počas recenzií kódu alebo architektonických rozhodnutí, čím znížite úzke miesta a zvýšite transparentnosť workflowu.

Ako ho nastaviť

Windsurf

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Získajte svoj GOTOHUMAN_API_KEY z app.gotohuman.com.
3. Upravte konfiguračný súbor Windsurf a pridajte MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Windsurf.
5. Overte, že server beží spustením testovacieho schvaľovania.

Claude

1. Nainštalujte Node.js, ak ešte nie je nainštalovaný.
2. Získajte svoj API kľúč z app.gotohuman.com.
3. Aktualizujte konfiguračný súbor pre Claude nasledovne:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte konfiguráciu a reštartujte Claude.
5. Potvrďte integráciu požiadavkou na recenziu človekom.

Cursor

1. Uistite sa, že máte nainštalovaný Node.js.
2. Získajte svoj API kľúč z app.gotohuman.com.
3. Vložte toto do konfigurácie Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte a reštartujte Cursor.
5. Otestujte spustením ukážkového schvaľovacieho procesu.

Cline

1. Nastavte Node.js, ak ste tak ešte neurobili.
2. Získajte svoj GOTOHUMAN_API_KEY z app.gotohuman.com.
3. Pridajte MCP server do konfigurácie Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Uložte zmeny a reštartujte Cline.
5. Skontrolujte funkčnosť požiadavkou na recenziu človekom.

Zabezpečenie API kľúčov:
Používajte premenné prostredia vo vašej konfigurácii pre citlivé kľúče:

{
  "mcpServers": {
    "gotoHuman": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
      "env": {
        "GOTOHUMAN_API_KEY": "${GOTOHUMAN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Nastavte skutočnú hodnotu premennej prostredia vo vašom systéme alebo prostredí nasadenia.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Pre integráciu MCP serverov do workflowu vo FlowHunt začnite pridaním MCP komponentu do vášho flow a prepojte ho s AI agentom:

Kliknite na MCP komponent pre otvorenie konfiguračného panela. V sekcii systémovej MCP konfigurácie vložte detaily MCP servera v tomto JSON formáte:

{
  "gotoHuman": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Po nakonfigurovaní môže AI agent používať tento MCP ako nástroj s prístupom ku všetkým jeho funkciám. Nezabudnite zmeniť “gotoHuman” na skutočný názov vášho MCP servera a nahraďte URL vlastnou adresou MCP servera.

Prehľad

| Podpora Roots | ⛔ (Nespomína sa) | | Sampling | ⛔ (Nespomína sa) |

Na základe poskytnutej dokumentácie je gotoHuman MCP Server zameraný, ľahko nastaviteľný a poskytuje jasné nástroje, no chýba mu dokumentácia k prompt šablónam, explicitným MCP zdrojom a sampling/roots funkciám. Je preto výborný pre svoj hlavný účel, ale menej komplexný ako niektoré alternatívy pre širšiu MCP integráciu.

Náš názor

gotoHuman MCP Server je dobre zdokumentovaný z pohľadu inštalácie, používania nástrojov a správy API kľúčov a napĺňa svoj hlavný sľub human-in-the-loop workflowov. Chýbajú však detailné informácie o MCP prompt šablónach, zdrojoch a pokročilých MCP funkciách ako roots a sampling. Je preto spoľahlivým, účelovo orientovaným serverom pre schvaľovacie workflowy, no menej univerzálnym pre tých, ktorí hľadajú širšiu rozšíriteľnosť MCP.

MCP skóre