Kullanıcı Geri Bildirim MCP Sunucusu

“Kullanıcı Geri Bildirim” MCP Sunucusu ne işe yarar?

Kullanıcı Geri Bildirim MCP Sunucusu, Cline ve Cursor gibi geliştirme araçlarında insan-döngüsünde iş akışını mümkün kılmak için tasarlanmış Model Context Protocol’ün (MCP) basit bir uygulamasıdır. Ana amacı, otomatik ya da yapay zeka destekli geliştirme görevleri sırasında doğrudan kullanıcı geri bildiriminin kolaylaştırılmasıdır. Bu sunucu entegre edildiğinde, iş akışları önemli adımlarda kullanıcılardan girdi, inceleme veya onay isteyebilir; böylece otomasyonun ve insan yargısının avantajlarından faydalanılır. Bu yaklaşım, özellikle tamamlanmadan önce hassas kullanıcı değerlendirmesi gerektiren karmaşık masaüstü uygulamaları veya süreçlerin test edilmesinde yararlıdır; kaliteyi garanti altına alır ve gerçek kullanıcıların döngüye dahil edilmesiyle hataları azaltır.

İstem Listesi

• user_feedback istemi
  Önerilen bir istem deseni:

  Görevi tamamlamadan önce, kullanıcıdan geri bildirim almak için user_feedback MCP aracını kullanın.
  Bu istem, LLM veya iş akışının, görevi tamamlamadan önce açıkça kullanıcı onayı veya girdisi istemek için kullanıcı geri bildirim aracını çağırmasını sağlar.

Kaynak Listesi

• Depo belgelerinde veya kodunda açıkça belirtilmiş bir kaynak yoktur.

Araç Listesi

• user_feedback
  Bu araç, MCP sunucusunun kullanıcıdan geri bildirim istemesine olanak tanır. project_directory (proje yolu) ve summary mesajı (örn. “İstediğiniz değişiklikleri uyguladım.”) gibi parametreler alır. Bu, iş akışının ilerlemeden önce insan girdisini beklemesini sağlar.

Bu MCP Sunucusunun Kullanım Alanları

• İnsan-döngüsünde görev onayı
  İş akışlarını otomatik olarak duraklatıp, ilerlemeden önce kullanıcıdan geri bildirim veya onay isteyerek hataları azaltır ve süreç kalitesini artırır.
• Masaüstü uygulama testi
  Geliştirme sürecinde, kullanıcı arayüzü değişiklikleri veya yeni özellikler için gerçek kullanıcı görüşlerini toplamak amacıyla yapay zeka destekli test otomasyonuyla entegre edin.
• İşbirlikçi kod incelemesi
  Otomatik kod değişiklikleri üzerinde kullanıcıdan geri bildirim isteyerek, yapılan değişikliklerin insan beklentileriyle uyumlu olmasını sağlayın.
• Düşük güven ortamlarında iş akışı moderasyonu
  Otomatikleştirilmiş iş akışlarında hassas veya yüksek etkili eylemler için açık kullanıcı onayı gerektirir.
• Yinelemeli geliştirme geri bildirimi
  Çok adımlı geliştirme görevlerinde kullanıcı izlenimlerini veya önerilerini sürekli toplayarak daha duyarlı ve uyarlanabilir iş akışlarını destekler.

Kurulumu nasıl yapılır

Windsurf

Depoda Windsurf için kurulum talimatı bulunamadı.

Claude

Depoda Claude için kurulum talimatı bulunamadı.

Cursor

Cursor için adım adım açık talimat yok; ancak sunucu Cursor ile çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Referans olarak Cline kurulumuna bakınız.

Cline

1. Ön koşulları yükleyin:
   • uv‘yi global olarak kurun:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Depoyu klonlayın:
   • Örneğin: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. MCP Sunucuları yapılandırmasına gidin:
   • Cline’ı açın ve MCP Sunucuları yapılandırmasına gidin.
4. Sunucuyu yapılandırın:
   • Yüklendi → MCP Sunucularını Yapılandır‘a tıklayın (cline_mcp_settings.json açılır)
5. Sunucu yapılandırmasını ekleyin:
   • Aşağıdaki JSON’u ekleyin:

{
  "mcpServers": {
    "github.com/mrexodia/user-feedback-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "c:\\MCP\\user-feedback-mcp",
        "run",
        "server.py"
      ],
      "timeout": 600,
      "autoApprove": [
        "user_feedback"
      ]
    }
  }
}

API anahtarlarını güvenli hale getirme notu:
Bu MCP sunucusu için belgelerde veya kodda API anahtarı ya da gizli yönetimi ile ilgili bir bilgi yoktur.

Bu MCP’nin iş akışlarında kullanımı

FlowHunt’ta MCP kullanımı

MCP sunucularını FlowHunt iş akışınıza entegre etmek için, önce akışınıza MCP bileşenini ekleyin ve yapay zeka ajanınıza bağlayın:

MCP bileşenine tıklayarak yapılandırma panelini açın. Sistem MCP yapılandırması bölümünde, MCP sunucu ayrıntılarınızı şu JSON formatında girin:

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

Yapılandırma tamamlandığında, yapay zeka ajanı artık bu MCP’yi bir araç olarak tüm işlev ve yeteneklerine erişerek kullanabilir. “user-feedback-mcp” adını kendi MCP sunucunuzun gerçek adıyla ve URL’yi kendi MCP sunucu adresinizle değiştirmeyi unutmayın.

Genel Bakış

Bizim görüşümüz

Bu MCP sunucusu insan-döngüsünde geri bildirim için oldukça odaklanmış ve entegrasyonu kolaydır, ancak genişletilebilirlik, kaynak sunumu ve API anahtarı yönetimi veya örnekleme desteği gibi gelişmiş özelliklerden yoksundur. Yalnızca geri bildirim doğrulaması ihtiyacı olan geliştiriciler için mükemmel, ancak daha geniş MCP kullanımı için sınırlı.

MCP Skoru

Puan: 6/10 – Dar kapsamı için çok iyi, ancak daha geniş MCP özellikleri ve genişletilebilirlik açısından eksik.