
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...
Integrera enkelt direkt användarfeedback och godkännanden i dina AI-drivna utvecklingsarbetsflöden med hjälp av 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.
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.
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.Inga installationsinstruktioner för Windsurf hittades i repositoryt.
Inga installationsinstruktioner för Claude hittades i repositoryt.
Inga explicita steg-för-steg-instruktioner för Cursor, men servern är designad för att fungera med Cursor. Se Cline-installationen som referens.
pip install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
C:\MCP\user-feedback-mcp
cline_mcp_settings.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.
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:
{
"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.
Sektion | Tillgänglighet | Detaljer/Noteringar |
---|---|---|
Översikt | ✅ | Human-in-the-loop-feedback för utvecklingsarbetsflöden |
Lista över promptar | ✅ | “user_feedback”-promptmall |
Lista över resurser | ⛔ | Inga explicita resurser nämnda |
Lista över verktyg | ✅ | user_feedback |
Säkerhet för API-nycklar | ⛔ | Ingen information om API-nyckel- eller hemlighetshantering |
Samplingstöd (mindre viktigt vid utvärdering) | ⛔ | Ej nämnt |
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.
Har en LICENSE | ✅ (MIT) |
---|---|
Har minst ett verktyg | ✅ |
Antal forks | 5 |
Antal stjärnor | 29 |
Betyg: 6/10 – Mycket bra för sitt snäva syfte, men saknar bredare MCP-funktioner och utbyggbarhet.
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.
Den är designad för Cline och Cursor, men kan integreras med alla system som stöder MCP-servrar.
Den är idealisk för human-in-the-loop-uppgiftsgodkännande, testning av skrivbordsapplikationer, kollaborativ kodgranskning, arbetsflödesmoderering i miljöer med låg tillit och iterativ utvecklingsfeedback.
Nej, det finns ingen information om krav på API-nycklar eller hemlighetshantering för denna server i dokumentationen eller koden.
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.
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.
Förbättra Prompt MCP-servern, även känd som PromptPilot, effektiviserar generering och förbättring av prompts för generativa AI-modeller. Den erbjuder snabb pro...
ModelContextProtocol (MCP) Server fungerar som en brygga mellan AI-agenter och externa datakällor, API:er och tjänster, vilket gör det möjligt för FlowHunt-anvä...
Langfuse MCP-servern kopplar FlowHunt och andra AI-klienter till Langfuse prompt-repositorier via Model Context Protocol, vilket möjliggör centraliserad upptäck...