Användarfeedback MCP Server

Användarfeedback MCP Server

Integrera enkelt direkt användarfeedback och godkännanden i dina AI-drivna utvecklingsarbetsflöden med hjälp av Användarfeedback MCP Server.

Vad gör “Användarfeedback” MCP Server?

Användarfeedback MCP Server är en enkel implementation av Model Context Protocol (MCP) som är utformad för att möjliggöra ett human-in-the-loop-arbetsflöde i utvecklingsverktyg som Cline och Cursor. Dess huvudsakliga syfte är att underlätta direkt användarfeedback under automatiserade eller AI-assisterade utvecklingsuppgifter. Genom att integrera denna server kan arbetsflöden uppmana användare till inmatning, granskning eller godkännande vid avgörande steg, och på så vis dra nytta av både automatiseringens och människans styrkor. Detta är särskilt användbart vid testning av komplexa skrivbordsapplikationer eller processer som kräver nyanserad användarutvärdering före slutförande, vilket säkerställer kvalitet och minskar fel genom att involvera riktiga användare i kedjan.

Lista över promptar

  • user_feedback-prompt
    En rekommenderad promptmall:

    Innan uppgiften slutförs, använd user_feedback MCP-verktyget för att be användaren om feedback.
    Denna prompt säkerställer att LLM eller arbetsflödet kommer att anropa användarfeedback-verktyget för att begära uttryckligt användargodkännande eller inmatning innan uppgiften avslutas.

Lista över resurser

  • Inga explicita resurser nämns i repositoryts dokumentation eller kod.

Lista över verktyg

  • user_feedback
    Detta verktyg låter MCP-servern begära feedback från användaren. Det tar parametrar som project_directory (sökvägen till projektet) och ett summary-meddelande (t.ex. “Jag har implementerat de ändringar du bad om.”). Detta gör att arbetsflödet kan pausas och invänta mänsklig input innan det fortsätter.

Användningsområden för denna MCP-server

  • Human-in-the-loop-uppgiftsgodkännande
    Pausa automatiskt arbetsflöden för att be om användarfeedback eller godkännande innan det fortsätter, vilket minskar fel och förbättrar processkvaliteten.
  • Testning av skrivbordsapplikationer
    Integrera med AI-assisterad testautomatisering för att samla in verkliga användarinsikter om UI-ändringar eller nya funktioner under utvecklingsprocessen.
  • Kollaborativ kodgranskning
    Uppmana användare till feedback på automatiska kodändringar och säkerställ att ändringarna överensstämmer med mänskliga förväntningar.
  • Arbetsflödesmoderering i miljöer med låg tillit
    Kräv uttryckligt användargodkännande för känsliga eller högpåverkande åtgärder i automatiserade pipelines.
  • Iterativ utvecklingsfeedback
    Samla kontinuerligt in användaråsikter eller förslag under flerledade utvecklingsuppgifter, vilket stödjer mer responsiva och adaptiva arbetsflöden.

Hur sätter man upp det

Windsurf

Inga installationsinstruktioner för Windsurf hittades i repositoryt.

Claude

Inga installationsinstruktioner för Claude hittades i repositoryt.

Cursor

Inga explicita steg-för-steg-instruktioner för Cursor, men servern är designad för att fungera med Cursor. Se Cline-installationen som referens.

Cline

  1. Installera förutsättningar:
    • Installera uv globalt:
      • Windows: pip install uv
      • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
  2. Klona repositoryt:
    • Till exempel: C:\MCP\user-feedback-mcp
  3. Navigera till MCP Servers-konfigurationen:
    • Öppna Cline och gå till MCP Servers-konfigen.
  4. Konfigurera servern:
    • Klicka på InstalleradeKonfigurera MCP Servers (öppnar cline_mcp_settings.json)
  5. Lägg till serverkonfigurationen:
    • Infoga följande 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"
      ]
    }
  }
}

Notis om säkerhet av API-nycklar:
Det finns ingen information om API-nycklar eller hemlighetshantering för denna MCP-server i dokumentationen eller koden.

Hur du 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:

FlowHunt MCP-flöde

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

{
  "user-feedback-mcp": {
    "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 och kapaciteter. Kom ihåg att byta ut “user-feedback-mcp” till det faktiska namnet på din MCP-server och ersätta URL:en med din egen MCP-server-URL.


Översikt

SektionTillgänglighetDetaljer/Noteringar
ÖversiktHuman-in-the-loop-feedback för utvecklingsarbetsflöden
Lista över promptar“user_feedback”-promptmall
Lista över resurserInga explicita resurser nämnda
Lista över verktyguser_feedback
Säkerhet för API-nycklarIngen information om API-nyckel- eller hemlighetshantering
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering)Ej nämnt

Vår åsikt

Denna MCP-server är mycket fokuserad och lätt att integrera för human-in-the-loop-feedback, men saknar utbyggbarhet, resursexponering och avancerade funktioner som API-nyckelhantering eller samplingstöd. För utvecklare som endast behöver feedbackgrindning är den utmärkt, men för bredare MCP-användning är den begränsad.

MCP-betyg

Har en LICENSE✅ (MIT)
Har minst ett verktyg
Antal forks5
Antal stjärnor29

Betyg: 6/10 – Mycket bra för sitt snäva syfte, men saknar bredare MCP-funktioner och utbyggbarhet.

Vanliga frågor

Vad är Användarfeedback MCP Server?

Det är en implementation av Model Context Protocol (MCP) som möjliggör human-in-the-loop-arbetsflöden genom att låta automatiserade eller AI-drivna flöden pausa och begära direkt användarfeedback, godkännande eller inmatning vid kritiska steg.

Vilka utvecklingsverktyg stöder denna MCP-server?

Den är designad för Cline och Cursor, men kan integreras med alla system som stöder MCP-servrar.

Vilka är de huvudsakliga användningsområdena?

Den är idealisk för human-in-the-loop-uppgiftsgodkännande, testning av skrivbordsapplikationer, kollaborativ kodgranskning, arbetsflödesmoderering i miljöer med låg tillit och iterativ utvecklingsfeedback.

Kräver servern API-nycklar eller hantering av hemligheter?

Nej, det finns ingen information om krav på API-nycklar eller hemlighetshantering för denna server i dokumentationen eller koden.

Hur integrerar jag den med FlowHunt?

Lägg till MCP-komponenten i ditt FlowHunt-flöde, koppla den till din AI-agent och konfigurera dina MCP-serverdetaljer i systemets MCP-konfigurationssektion med det angivna JSON-formatet.

Testa FlowHunt's Användarfeedback MCP Server

Stärk din automatisering med verklig mänsklig insikt. Integrera Användarfeedback MCP Server i FlowHunt för att säkerställa att varje kritiskt steg får det godkännande det förtjänar.

Lär dig mer

Förbättra Prompt MCP-server (PromptPilot)
Förbättra Prompt MCP-server (PromptPilot)

Förbättra Prompt MCP-server (PromptPilot)

Förbättra Prompt MCP-servern, även känd som PromptPilot, effektiviserar generering och förbättring av prompts för generativa AI-modeller. Den erbjuder snabb pro...

4 min läsning
AI Prompt Engineering +4
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration
ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server-integration

ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...

3 min läsning
AI Integration +4
Langfuse MCP Server-integration
Langfuse MCP Server-integration

Langfuse MCP Server-integration

Langfuse MCP-servern kopplar FlowHunt och andra AI-klienter till Langfuse prompt-repositorier via Model Context Protocol, vilket möjliggör centraliserad upptäck...

4 min läsning
AI MCP +4