gotoHuman MCP-server

Vad gör “gotoHuman” MCP-servern?

gotoHuman MCP-servern är ett verktyg som är utformat för att sömlöst integrera human-in-the-loop-arbetsflöden i AI-assistenter och agentiska utvecklingsmiljöer. Den gör det möjligt för AI-agenter att begära mänskliga godkännanden via anpassningsbara granskningsformulär, spåra godkännandesteg och hantera aviseringar och teambaserade arbetsflöden. Med inbyggd autentisering, webhook-stöd och ett robust gränssnitt för godkännanden förbättrar gotoHuman utvecklingsflöden som kräver tillsyn, efterlevnad eller manuell validering. Genom att exponera sina funktioner via Model Context Protocol (MCP) ger den AI-drivna processer möjlighet att interagera direkt med externa mänskliga intressenter, vilket gör uppgifter som innehållsmoderering, kodgranskning eller godkännandebaserad automatisering effektivare och lättare att granska.

Lista över promptar

Inga specifika promptmallar nämns i det tillgängliga innehållet.

Lista över resurser

Inga specifika MCP-resurser listas i det tillgängliga innehållet.

Lista över verktyg

• list-forms
  Listar alla tillgängliga granskningsformulär i ditt konto, inklusive övergripande information om fälten som lagts till i varje formulär.

• get-form-schema
  Hämtar schemat för ett specifikt granskningsformulär, inklusive fält och deras konfiguration, vilket krävs när en mänsklig granskning begärs.

• request-human-review-with-form
  Initierar en mänsklig granskning med ett valt formulär genom att tillhandahålla innehåll, konfiguration och metadata. Tilldelar granskningen till specifika användare vid behov och returnerar en länk till granskningen i gotoHuman.

Användningsområden för denna MCP-server

• Human-in-the-loop-godkännanden
  Integrera godkännandesteg i automatiserade arbetsflöden så att kritiska beslut – såsom publicering av innehåll, koddistribution eller hantering av känsliga data – valideras av en människa innan de fortsätter.

• Anpassade granskningsformulär för moderering
  Använd anpassningsbara formulär för att samla in mänsklig feedback eller modereringsbeslut på AI-genererade resultat, vilket hjälper team att upprätthålla kvalitetsstandarder och efterlevnadskrav.

• Arbetsflödesautomation med mänsklig tillsyn
  Automatisera repetitiva processer men behåll möjligheten till mänskliga ingripanden i viktiga steg, såsom användarintroduktion eller transaktionsgranskningar.

• Samarbetsbaserade teamgodkännanden
  Tilldela granskningar till specifika teammedlemmar, spåra godkännandestatus och hantera aviseringar för att effektivisera teambaserat beslutsfattande.

• Integration med IDE:er och agentiska verktyg
  Gör det möjligt för AI-assistenter i utvecklingsmiljöer (såsom Cursor, Claude eller Windsurf) att begära mänsklig input under kodgranskningar eller arkitekturval, vilket minskar flaskhalsar och förbättrar arbetsflödets transparens.

Så här sätter du upp det

Windsurf

1. Säkerställ att du har Node.js installerat.
2. Hämta din GOTOHUMAN_API_KEY från app.gotohuman.com.
3. Redigera din Windsurf-konfigurationsfil för att lägga till MCP-servern:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera att servern körs genom att initiera ett testgodkännande.

Claude

1. Installera Node.js om det inte redan är gjort.
2. Hämta din API-nyckel från app.gotohuman.com.
3. Uppdatera din Claude-konfigurationsfil enligt följande:

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

4. Spara din konfiguration och starta om Claude.
5. Bekräfta integrationen genom att begära en mänsklig granskning.

Cursor

1. Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Hämta din API-nyckel från app.gotohuman.com.
3. Lägg in detta i din Cursor-konfiguration:

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

4. Spara och starta om Cursor.
5. Testa genom att trigga ett exempelgodkännandeflöde.

Cline

1. Sätt upp Node.js om du inte redan har gjort det.
2. Hämta din GOTOHUMAN_API_KEY från app.gotohuman.com.
3. Lägg till MCP-servern i din Cline-konfiguration:

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

4. Spara dina ändringar och starta om Cline.
5. Kontrollera funktionalitet genom att begära en mänsklig granskning.

Skydda API-nycklar:
Använd miljövariabler i din konfiguration för känsliga nycklar:

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

Sätt den faktiska miljövariabeln i ditt system eller din deploymiljö.

Så använder du denna MCP i flöden

Att använda MCP i FlowHunt

För att integrera MCP-servrar i ditt FlowHunt-arbetsflöde, börja med att lägga till MCP-komponenten i ditt flöde och koppla den till din AI-agent:

Klicka på MCP-komponenten för att öppna konfigurationspanelen. I systemets MCP-konfigurationssektion anger du dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

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

När detta är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner. Kom ihåg att ändra “gotoHuman” till det faktiska namnet på din MCP-server och byt ut URL:en mot din egen MCP-server-URL.

Översikt

| Roots-stöd | ⛔ (Ej nämnt) | | Sampling | ⛔ (Ej nämnt) |

Baserat på den tillhandahållna dokumentationen är gotoHuman MCP-servern fokuserad, lätt att sätta upp och exponerar tydliga verktyg, men saknar dokumentation kring promptmallar, explicita MCP-resurser och sampling/roots-funktioner. Detta gör den solid för sitt kärnanvändningsområde men mindre fullfjädrad än vissa alternativ för bredare MCP-integration.

Vår åsikt

gotoHuman MCP-servern är väl dokumenterad för installation, verktygsanvändning och hantering av API-nycklar och levererar på sitt huvudsakliga human-in-the-loop-löfte. Däremot saknas detaljerad dokumentation om MCP-promptmallar, resurser och avancerade MCP-funktioner som roots och sampling. Det gör den till en pålitlig, ändamålsdriven server för godkännandearbetsflöden, men mindre mångsidig för dem som söker bredare MCP-förlängning.

MCP-poäng