Používateľská spätná väzba MCP server

Čo robí “Používateľská spätná väzba” MCP server?

Používateľská spätná väzba MCP server je jednoduchá implementácia Model Context Protocol (MCP), ktorá umožňuje human-in-the-loop pracovný tok vo vývojových nástrojoch ako Cline a Cursor. Jeho hlavnou úlohou je uľahčiť priamu spätnú väzbu používateľa počas automatizovaných alebo AI-asistovaných vývojových úloh. Integráciou tohto servera môžu pracovné toky vyzvať používateľa na vstup, kontrolu alebo schválenie v kľúčových krokoch, čím využívajú silu automatizácie aj ľudského úsudku. Je to obzvlášť užitočné pri testovaní komplexných desktopových aplikácií alebo procesov, ktoré si vyžadujú citlivé hodnotenie používateľa pred dokončením, čím sa zvyšuje kvalita a znižuje počet chýb zapojením skutočných používateľov do procesu.

Zoznam promptov

• user_feedback prompt
  Odporúčaný vzor promptu:

  Pred dokončením úlohy použite nástroj user_feedback MCP na získanie spätnej väzby od používateľa.
  Tento prompt zabezpečí, že LLM alebo pracovný tok vyvolá nástroj spätná väzba používateľa a vyžiada si výslovné schválenie používateľa alebo vstup pred dokončením úlohy.

Zoznam zdrojov

• V repozitári ani v kóde nie sú spomenuté žiadne explicitné zdroje.

Zoznam nástrojov

• user_feedback
  Tento nástroj umožňuje MCP serveru vyžiadať si spätnú väzbu od používateľa. Prijíma parametre ako project_directory (cesta k projektu) a správu summary (napr. “Implementoval som požadované zmeny.”). To umožňuje pracovný tok zastaviť a čakať na ľudský vstup pred pokračovaním.

Prípady použitia tohto MCP servera

• Schvaľovanie úloh s ľudskou kontrolou
  Automaticky pozastaví pracovné toky a vyzve na spätnú väzbu alebo schválenie používateľa pred pokračovaním, čím znižuje počet chýb a zvyšuje kvalitu procesu.
• Testovanie desktopových aplikácií
  Integrácia s AI-asistovanou automatizáciou testov na získanie reálnych poznatkov používateľov k zmenám v UI alebo novým funkciám počas vývoja.
• Spoločná kontrola kódu
  Výzva používateľov na spätnú väzbu k automatizovaným zmenám v kóde, aby sa zabezpečilo, že úpravy sú v súlade s očakávaniami ľudí.
• Moderovanie pracovných tokov v nízkodôveryhodných prostrediach
  Vyžadovanie výslovného schválenia používateľa pre citlivé alebo významné akcie v rámci automatizovaných pipeline-ov.
• Iteratívna spätná väzba pri vývoji
  Priebežné zbieranie dojmov či návrhov používateľov počas viacstupňových vývojových úloh, čo podporuje flexibilnejší a adaptívny pracovný tok.

Ako ho nastaviť

Windsurf

V repozitári neboli nájdené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Windsurf.

Claude

V repozitári neboli nájdené žiadne inštrukcie na nastavenie pre Claude.

Cursor

Nie sú dostupné explicitné kroky pre Cursor, server je však navrhnutý na spoluprácu s Cursor. Ako referenciu použite nastavenie pre Cline.

Cline

1. Nainštalujte potrebné závislosti:
   • Nainštalujte uv globálne:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Naklonujte repozitár:
   • Napríklad: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Prejdite do konfigurácie MCP serverov:
   • Otvorte Cline a choďte do nastavení MCP Servers.
4. Nakonfigurujte server:
   • Kliknite na Installed → Configure MCP Servers (otvorí sa cline_mcp_settings.json)
5. Pridajte konfiguráciu servera:
   • Vložte nasledujúci 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"
      ]
    }
  }
}

Poznámka k zabezpečeniu API kľúčov:
V dokumentácii ani v kóde nie je spomenutá potreba API kľúčov alebo správy tajomstiev pre tento MCP server.

Ako používať tento MCP vo flow

Použitie MCP vo FlowHunt

Ak chcete integrovať MCP servery do svojho FlowHunt pracovného toku, začnite pridaním MCP komponentu do toku a jeho prepojením s AI agentom:

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

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

Po nakonfigurovaní je AI agent schopný používať tento MCP ako nástroj so všetkými jeho funkciami a možnosťami. Nezabudnite zmeniť “user-feedback-mcp” na skutočný názov vášho MCP servera a URL adresu na tú vašu.

Prehľad

Náš názor

Tento MCP server je vysoko zameraný a ľahko integrovaný pre spätnú väzbu v human-in-the-loop, no chýba mu rozšíriteľnosť, sprístupnenie zdrojov a pokročilé vlastnosti ako správa API kľúčov či sampling. Pre vývojárov, ktorí potrebujú len spätnú väzbu a schvaľovanie, je výborný, ale pre širšie MCP použitie má limitácie.

MCP skóre

Hodnotenie: 6/10 – Veľmi dobrý pre úzko zamerané použitie, ale chýbajú mu širšie MCP funkcie a rozšíriteľnosť.