interactive-mcp MCP-server

Vad gör “interactive-mcp” MCP-servern?

interactive-mcp MCP (Model Context Protocol) Server är ett lokalt, plattformsoberoende verktyg utformat för att möjliggöra sömlös interaktion mellan AI-agenter och användare. Dess huvudsyfte är att möjliggöra “människa-i-slingan”-arbetsflöden, så att utvecklare och AI-assistenter kan samarbeta interaktivt. Genom att fungera som en brygga kopplar interactive-mcp samman AI-modeller med externa system, såsom databaser, filer eller API:er, och ökar därmed utvecklingsproduktiviteten. Den är särskilt lämpad för miljöer där feedback eller intervention i realtid är nödvändig, stödjer olika plattformar och erbjuder en utbyggbar grund för att integrera egna åtgärder, promptmallar och resursexponering. Detta ger utvecklare möjlighet att bygga mer dynamiska, kontextmedvetna AI-drivna verktyg och arbetsflöden.

Lista över promptar

Ingen information om promptmallar hittades i repositoriet.

Lista över resurser

Ingen information om specifika resurser som exponeras av interactive-mcp-servern hittades i repositoriet.

Lista över verktyg

Ingen explicit lista över verktyg kunde fastställas utifrån tillgängliga filer eller dokumentation i repositoriet.

Användningsområden för denna MCP-server

• Människa-i-slingan-kodning
  Gör det möjligt för utvecklare att interagera direkt med AI-agenter, ge feedback i realtid, validering och korrigeringar under kodningssessioner.
• Plattformsoberoende utveckling
  Möjliggör AI-drivna arbetsflöden på flera plattformar och stödjer olika utvecklingsmiljöer och operativsystem.
• AI-förstärkt kodgranskning
  Underlättar samarbetsbaserade kodgranskningar där både människor och AI-agenter kan granska, kommentera och förbättra kod interaktivt.
• Prototypning av egna integrationer
  Tjänar som grund för att bygga nya verktyg och integrationer som kräver både automatiserade AI-åtgärder och mänskliga beslutspunkter.
• Förbättrade produktivitetsarbetsflöden
  Effektiviserar uppgifter som kodgenerering, omstrukturering eller dokumentation genom att möjliggöra smidiga växlingar mellan AI-automatisering och mänsklig styrning.

Hur man sätter upp det

Windsurf

1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är installerat.
2. Leta upp konfiguration: Öppna din Windsurf-konfigurationsfil (t.ex. windsurf.config.json).
3. Lägg till interactive-mcp-server: Sätt in servern i objektet mcpServers.
4. Spara och starta om: Spara ändringarna och starta om Windsurf.
5. Verifiera installationen: Kontrollera loggar/utdata för att se att registreringen lyckats.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Claude

1. Förutsättningar: Installera Node.js och Claude vid behov.
2. Leta upp konfiguration: Öppna Claudes MCP-konfiguration (t.ex. claude.config.json).
3. Lägg till interactive-mcp-server: Lägg till i avsnittet mcpServers.
4. Spara och starta om: Spara filen och starta om Claude.
5. Verifiera installationen: Bekräfta anslutningen i Claudes gränssnitt.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cursor

1. Förutsättningar: Kontrollera att Node.js är tillgängligt.
2. Leta upp konfiguration: Redigera Cursors MCP-konfigurationsfil.
3. Lägg till interactive-mcp-server: Uppdatera objektet mcpServers.
4. Spara och starta om: Spara och starta om Cursor.
5. Verifiera installationen: Bekräfta serverregistrering i UI eller loggar.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Cline

1. Förutsättningar: Installera Node.js.
2. Leta upp konfiguration: Leta upp cline.config.json eller motsvarande.
3. Lägg till interactive-mcp-server: Ange serveruppgifter under mcpServers.
4. Spara och starta om: Spara filen och starta om Cline.
5. Verifiera installationen: Kontrollera att servern är listad som aktiv.

Exempel på JSON-konfiguration:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"]
    }
  }
}

Säkra API-nycklar med miljövariabler:

Lägg till känsliga variabler med egenskapen env:

{
  "mcpServers": {
    "interactive-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": ["@ttommyth/interactive-mcp@latest"],
      "env": {
        "API_KEY": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY_FROM_ENV}"
      }
    }
  }
}

Hur man använder 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, ange dina MCP-serveruppgifter med detta JSON-format:

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

När det är konfigurerat kan AI-agenten nu använda denna MCP som ett verktyg med tillgång till alla dess funktioner och kapaciteter. Kom ihåg att ändra “interactive-mcp” till namnet på din MCP-server om det är annorlunda, och byt ut URL:en mot din MCP-servers URL.

Översikt

Vår bedömning

Även om interactive-mcp erbjuder ett lovande människa-i-slingan-upplägg och utvecklas aktivt med god spridning (stjärnor/forks), begränsar avsaknaden av explicit dokumentation kring promptar, verktyg och resurser dess omedelbara användbarhet för avancerade MCP-arbetsflöden. Dess installation är dock enkel och väl stödd för vanliga plattformar.

MCP Score