MCP Server Phản Hồi Người Dùng

MCP Server “Phản Hồi Người Dùng” làm gì?

MCP Server Phản Hồi Người Dùng là một triển khai đơn giản của Model Context Protocol (MCP) nhằm cung cấp quy trình có con người kiểm duyệt trong các công cụ phát triển như Cline và Cursor. Mục đích chính là tạo điều kiện để nhận phản hồi trực tiếp từ người dùng trong các tác vụ phát triển tự động hóa hoặc hỗ trợ AI. Bằng cách tích hợp server này, quy trình làm việc có thể yêu cầu người dùng nhập ý kiến, xem xét hoặc phê duyệt tại các bước quan trọng, tận dụng thế mạnh của cả tự động hóa và đánh giá của con người. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc kiểm thử các ứng dụng desktop phức tạp hoặc các quy trình đòi hỏi đánh giá tinh tế từ người dùng trước khi hoàn thành, đảm bảo chất lượng và giảm thiểu sai sót nhờ sự tham gia của người thật trong quy trình.

Danh sách Prompt

• user_feedback prompt
  Mẫu prompt khuyến nghị:

  Trước khi hoàn thành tác vụ, hãy sử dụng công cụ user_feedback MCP để hỏi phản hồi từ người dùng.
  Prompt này đảm bảo LLM hoặc quy trình làm việc sẽ gọi công cụ phản hồi người dùng để yêu cầu phê duyệt hoặc ý kiến rõ ràng từ người dùng trước khi hoàn thành tác vụ.

Danh sách Tài nguyên

• Không có tài nguyên cụ thể nào được đề cập trong tài liệu hoặc mã nguồn của repository.

Danh sách Công cụ

• user_feedback
  Công cụ này cho phép MCP server yêu cầu phản hồi từ người dùng. Nó nhận các tham số như project_directory (đường dẫn đến dự án) và thông điệp summary (ví dụ: “Tôi đã thực hiện các thay đổi bạn yêu cầu.”). Nhờ vậy, quy trình làm việc có thể tạm dừng và chờ ý kiến từ con người trước khi tiếp tục.

Các trường hợp sử dụng MCP Server này

• Phê duyệt tác vụ có con người kiểm duyệt
  Tự động tạm dừng quy trình để xin ý kiến/phê duyệt từ người dùng trước khi tiếp tục, giảm sai sót và nâng cao chất lượng quy trình.
• Kiểm thử ứng dụng desktop
  Kết hợp với tự động kiểm thử có AI để thu nhận ý kiến thực tế từ người dùng về thay đổi giao diện hoặc tính năng mới trong quá trình phát triển.
• Đánh giá mã nguồn cộng tác
  Nhắc người dùng phản hồi về các thay đổi mã tự động, đảm bảo chỉnh sửa phù hợp với kỳ vọng của con người.
• Kiểm duyệt quy trình trong môi trường ít tin cậy
  Yêu cầu phê duyệt rõ ràng từ người dùng cho các hành động nhạy cảm hoặc có tác động lớn trong quy trình tự động hóa.
• Thu thập phản hồi phát triển theo từng bước
  Liên tục lấy ý kiến hoặc đề xuất từ người dùng trong các tác vụ phát triển nhiều bước, giúp quy trình phản hồi nhanh và thích ứng hơn.

Cách thiết lập

Windsurf

Không tìm thấy hướng dẫn thiết lập Windsurf trong repository.

Claude

Không tìm thấy hướng dẫn thiết lập Claude trong repository.

Cursor

Không có hướng dẫn từng bước cụ thể cho Cursor, nhưng server này được thiết kế để hoạt động với Cursor. Vui lòng tham khảo thiết lập Cline như một ví dụ.

Cline

1. Cài đặt điều kiện tiên quyết:
   • Cài đặt uv toàn hệ thống:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clone repository:
   • Ví dụ: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Đi tới cấu hình MCP Servers:
   • Mở Cline và vào phần MCP Servers config.
4. Cấu hình server:
   • Nhấn Installed → Configure MCP Servers (mở file cline_mcp_settings.json)
5. Thêm cấu hình server:
   • Dán đoạn JSON sau:

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

Lưu ý về bảo mật API key:
Không có đề cập đến API key hoặc quản lý bí mật cho MCP server này trong tài liệu hoặc mã nguồn.

Cách sử dụng MCP này trong flows

Sử dụng MCP trong FlowHunt

Để tích hợp MCP servers vào quy trình FlowHunt, hãy bắt đầu bằng cách thêm thành phần MCP vào flow của bạn và kết nối nó với AI agent:

Nhấn vào thành phần MCP để mở bảng cấu hình. Trong phần cấu hình MCP hệ thống, chèn thông tin MCP server của bạn dùng định dạng JSON sau:

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

Sau khi cấu hình, AI agent có thể sử dụng MCP này như một công cụ với đầy đủ chức năng. Nhớ thay “user-feedback-mcp” bằng tên thực tế của MCP server bạn và thay URL bằng địa chỉ MCP server của bạn.

Tổng quan

Đánh giá của chúng tôi

MCP server này tập trung cao và dễ tích hợp để lấy phản hồi có con người kiểm duyệt, nhưng thiếu khả năng mở rộng, lộ tài nguyên và các tính năng nâng cao như quản lý API key hoặc sampling. Nếu bạn chỉ cần kiểm soát phản hồi, đây là lựa chọn xuất sắc, nhưng với nhu cầu MCP rộng hơn thì còn hạn chế.

Điểm MCP

Đánh giá: 6/10 – Rất tốt cho mục đích chuyên biệt, nhưng thiếu các tính năng MCP mở rộng và khả năng mở rộng.