Human-In-the-Loop MCP-server

Vad gör “Human-In-the-Loop” MCP-servern?

Human-In-the-Loop MCP-servern är en Model Context Protocol (MCP) server utformad för att möjliggöra sömlös interaktion mellan AI-assistenter (såsom Claude) och mänskliga användare via intuitiva GUI-dialoger. Dess huvudsakliga funktion är att överbrygga klyftan mellan automatiserade AI-processer och mänskligt beslutsfattande genom att erbjuda verktyg för realtidsinput, val, bekräftelser och återkoppling. Genom att integrera dessa interaktiva dialogverktyg kan utvecklare bygga AI-arbetsflöden som kräver mänskligt omdöme, godkännanden eller datainmatning vid kritiska punkter. Servern stödjer plattformsoberoende GUI (Windows, macOS, Linux) och funktioner såsom icke-blockerande drift, hälsokontroller, avancerad felhantering och modern UI/UX-design. Detta gör den till ett kraftfullt verktyg för att öka tillförlitlighet, säkerhet och anpassningsbarhet i AI-drivna applikationer genom att inkorporera mänsklig övervakning och samarbete direkt i automatiserade processer.

Lista över prompts

Inga explicita prompt-mallar nämns i repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över resurser

Inga explicita MCP-resursprimitiver listas eller beskrivs i repository-filerna eller dokumentationen.

Lista över verktyg

• Textinmatning
  Gör det möjligt för AI-assistenter att begära text, siffror eller annan data från användaren med validering.
• Flerval
  Visar användaren ett urval av alternativ för enkel- eller flervalsmarkering.
• Flerradig input
  Möjliggör insamling av längre svar, t.ex. kodsnuttar eller utförliga beskrivningar.
• Bekräftelsedialoger
  Begär ja/nej-beslut från användaren innan kritiska åtgärder genomförs.
• Informationsmeddelanden
  Visar notifieringar, statusuppdateringar eller resultat för användaren.
• Hälsokontroll
  Ger en mekanism för att övervaka serverstatus och GUI-tillgänglighet.

Användningsområden för denna MCP-server

• Human-in-the-Loop-godkännande
  Integrera mänskliga godkännandesteg i automatiserade arbetsflöden, så att kritiska åtgärder (såsom utrullningar, datamodifieringar eller känsliga operationer) kräver uttryckligt användargodkännande.
• Dynamisk datainsamling
  Be användaren om specifik data eller feedback i realtid, vilket kan användas i AI-drivna processer för ökad precision och anpassning.
• Interaktiv felsökning
  Gör det möjligt för AI-agenter att eskalera oklara eller komplexa ärenden till en mänsklig operatör via GUI-dialoger och samla in ytterligare kontext för effektivare problemlösning.
• Säkerhets- & efterlevnadsverifiering
  Kräv mänsklig verifiering för uppgifter som måste följa regler eller säkerhetskrav, vilket minskar risken för obehörigt eller osäkert AI-beteende.
• Användarfeedback & iterativ design
  Samla in strukturerad feedback från slutanvändare under testning eller drift, vilket möjliggör snabb iteration och förbättring av AI-arbetsflöden.

Så installerar du

Windsurf

1. Säkerställ att förutsättningar som Node.js är installerade.
2. Lokalisera din konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till Human-In-the-Loop MCP-servern som ett MCP-serverinlägg:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Spara din konfiguration och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen genom att kontrollera servern i din MCP-panel.

Claude

1. Säkerställ att Claude stödjer externa MCP-servrar.
2. Lokalisera MCP-integrationsinställningarna.
3. Lägg till servern med följande JSON:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Spara och ladda om Claude-miljön.
5. Verifiera att MCP-servern är aktiv och tillgänglig.

Cursor

1. Installera Node.js och nödvändiga beroenden.
2. Öppna Cursor-inställningarna eller konfigurationsfilen.
3. Lägg in MCP-serverinlägget:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Starta om Cursor för att tillämpa ändringarna.
5. Bekräfta att Human-In-the-Loop MCP-servern är listad.

Cline

1. Kontrollera att Cline är installerat och stödjer MCP-plugins.
2. Redigera din cline.config.json-fil.
3. Lägg till följande MCP-serverkonfiguration:

   {
     "mcpServers": [
       {
         "name": "human-in-the-loop",
         "command": "npx",
         "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"]
       }
     ]
   }
   

4. Spara filen och starta om Cline.
5. Säkerställ att MCP-servern körs genom att kontrollera i UI:n.

Skydda API-nycklar

För att skydda API-nycklar och känsliga uppgifter, använd miljövariabler i din JSON-konfiguration enligt följande:

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "human-in-the-loop",
      "command": "npx",
      "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${HITL_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${HITL_API_KEY}"
      }
    }
  ]
}

Byt ut ${HITL_API_KEY} mot namnet på din faktiska miljövariabel.

Så använder du denna MCP i flöden

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, lägg in dina MCP-serverdetaljer med detta JSON-format:

{
  "human-in-the-loop": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

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

Översikt

Vår åsikt

Human-In-the-Loop MCP-servern erbjuder en väldefinierad uppsättning interaktiva verktyg som sammanför AI-automation med mänsklig övervakning, men saknar explicita prompt- och resursdefinitioner. Dokumentationen är tydlig och servern stödjer säker uppsättning och verktygsprimitiver. Betyg: 6/10.

MCP-poäng