gotoHuman MCP Server

gotoHuman MCP Server làm gì?

gotoHuman MCP Server là một công cụ được thiết kế để tích hợp liền mạch quy trình có sự tham gia của con người vào các trợ lý AI và môi trường phát triển tác nhân. Nó cho phép các tác nhân AI yêu cầu phê duyệt của con người thông qua các biểu mẫu đánh giá tùy chỉnh, theo dõi các bước phê duyệt và quản lý thông báo cũng như quy trình nhóm. Với xác thực tích hợp, hỗ trợ webhook và giao diện phê duyệt mạnh mẽ, gotoHuman nâng cao quy trình phát triển cần sự giám sát, tuân thủ hoặc xác nhận thủ công. Thông qua việc cung cấp khả năng qua Model Context Protocol (MCP), nó giúp quy trình AI có thể tương tác trực tiếp với các bên liên quan bên ngoài, khiến việc kiểm duyệt nội dung, đánh giá mã hoặc tự động hóa dựa trên phê duyệt trở nên hiệu quả và dễ kiểm tra hơn.

Danh sách Prompt

Không có mẫu prompt cụ thể nào được đề cập trong nội dung.

Danh sách Nguồn lực

Không có MCP resource cụ thể nào được liệt kê trong nội dung.

Danh sách Công cụ

• list-forms
  Liệt kê tất cả các biểu mẫu đánh giá hiện có trong tài khoản của bạn, bao gồm thông tin tổng quan về các trường có trong mỗi biểu mẫu.

• get-form-schema
  Lấy schema cho một biểu mẫu đánh giá cụ thể, gồm các trường và cấu hình, cần thiết khi yêu cầu đánh giá của con người.

• request-human-review-with-form
  Khởi tạo một đánh giá của con người bằng biểu mẫu đã chọn, cung cấp nội dung, cấu hình và metadata. Có thể gán đánh giá cho người dùng cụ thể và trả về liên kết đến bài đánh giá trong gotoHuman.

Các trường hợp sử dụng của MCP Server này

• Phê duyệt có sự tham gia của con người
  Tích hợp các bước phê duyệt vào quy trình tự động hóa, đảm bảo các quyết định quan trọng—như đăng nội dung, triển khai mã, hoặc xử lý dữ liệu nhạy cảm—được xác nhận bởi con người trước khi tiếp tục.

• Biểu mẫu đánh giá tùy chỉnh cho kiểm duyệt
  Sử dụng biểu mẫu tùy chỉnh để thu thập phản hồi hoặc quyết định kiểm duyệt của con người đối với kết quả do AI tạo ra, giúp nhóm tuân thủ tiêu chuẩn chất lượng và yêu cầu kiểm soát.

• Tự động hóa quy trình với sự giám sát của con người
  Tự động hóa các quy trình lặp lại nhưng vẫn giữ khả năng can thiệp của con người ở các giai đoạn quan trọng, ví dụ như onboarding người dùng hoặc đánh giá giao dịch.

• Phê duyệt nhóm cộng tác
  Gán đánh giá cho các thành viên nhóm cụ thể, theo dõi trạng thái phê duyệt và quản lý thông báo, giúp quá trình ra quyết định theo nhóm hiệu quả hơn.

• Tích hợp với IDE và công cụ tác nhân
  Cho phép trợ lý AI trong môi trường phát triển (như Cursor, Claude hoặc Windsurf) yêu cầu ý kiến con người khi đánh giá mã hoặc quyết định kiến trúc, giảm sự tắc nghẽn và tăng minh bạch quy trình.

Hướng dẫn thiết lập

Windsurf

1. Đảm bảo bạn đã cài đặt Node.js.
2. Lấy GOTOHUMAN_API_KEY từ app.gotohuman.com.
3. Chỉnh sửa tệp cấu hình Windsurf để thêm MCP server:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Windsurf.
5. Xác minh máy chủ đã chạy bằng cách khởi tạo một phê duyệt thử nghiệm.

Claude

1. Cài đặt Node.js nếu chưa có.
2. Lấy API key từ app.gotohuman.com.
3. Cập nhật tệp cấu hình Claude như sau:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lưu cấu hình và khởi động lại Claude.
5. Xác nhận tích hợp bằng cách yêu cầu một đánh giá của con người.

Cursor

1. Đảm bảo Node.js đã được cài đặt.
2. Lấy API key từ app.gotohuman.com.
3. Thêm đoạn này vào cấu hình Cursor:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lưu và khởi động lại Cursor.
5. Thử nghiệm bằng cách kích hoạt một luồng phê duyệt mẫu.

Cline

1. Thiết lập Node.js nếu bạn chưa có.
2. Lấy GOTOHUMAN_API_KEY từ app.gotohuman.com.
3. Thêm máy chủ MCP vào cấu hình Cline:

   {
     "mcpServers": {
       "gotoHuman": {
         "command": "npx",
         "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
         "env": {
           "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
         }
       }
     }
   }
   

4. Lưu thay đổi và khởi động lại Cline.
5. Kiểm tra chức năng bằng cách yêu cầu đánh giá của con người.

Bảo mật API key:
Sử dụng biến môi trường trong cấu hình cho các key nhạy cảm:

{
  "mcpServers": {
    "gotoHuman": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
      "env": {
        "GOTOHUMAN_API_KEY": "${GOTOHUMAN_API_KEY}"
      }
    }
  }
}

Thiết lập giá trị biến môi trường thực tế trong hệ thống hoặc môi trường triển khai của bạn.

Sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP server vào workflow FlowHunt của bạn, hãy thêm thành phần MCP vào flow và kết nối nó với AI agent:

Nhấp vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình hệ thống MCP, chèn thông tin máy chủ MCP của bạn theo định dạng JSON sau:

{
  "gotoHuman": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Sau khi cấu hình, AI agent của bạn sẽ có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng của nó. Lưu ý thay đổi “gotoHuman” thành tên thực tế của máy chủ MCP bạn sử dụng và thay thế URL bằng URL máy chủ MCP của bạn.

Tổng quan

| Roots Support | ⛔ (Không đề cập) | | Sampling | ⛔ (Không đề cập) |

Dựa trên tài liệu cung cấp, gotoHuman MCP Server tập trung, dễ thiết lập và cung cấp công cụ rõ ràng, nhưng thiếu tài liệu về prompt template, resource MCP rõ ràng và tính năng sampling/roots. Điều này khiến nó phù hợp cho mục tiêu cốt lõi nhưng ít đa dạng hơn một số máy chủ MCP khác nếu cần tích hợp rộng hơn.

Nhận định của chúng tôi

gotoHuman MCP Server có tài liệu tốt về cài đặt, sử dụng công cụ và quản lý API key, đáp ứng đầy đủ lời hứa về quy trình phê duyệt có sự tham gia của con người. Tuy nhiên, nó thiếu hướng dẫn chi tiết về prompt template, resource MCP và các tính năng MCP nâng cao như roots, sampling. Đây sẽ là máy chủ đáng tin cậy, định hướng mục tiêu cho quy trình phê duyệt, nhưng không đa năng bằng các lựa chọn chú trọng mở rộng MCP.

MCP Score