Human-In-the-Loop MCP Server
Breng menselijke expertise direct in je AI-flows met de Human-In-the-Loop MCP Server voor FlowHunt en maak interactieve goedkeuringen, gegevensverzameling en veiligheidscontroles mogelijk via gebruiksvriendelijke GUI-dialogen.

Wat doet de “Human-In-the-Loop” MCP Server?
De Human-In-the-Loop MCP Server is een Model Context Protocol (MCP) server die is ontworpen om naadloze interactie mogelijk te maken tussen AI-assistenten (zoals Claude) en menselijke gebruikers via intuïtieve grafische gebruikersinterface (GUI) dialogen. De primaire functie is het overbruggen van de kloof tussen geautomatiseerde AI-processen en menselijke besluitvorming, door realtime gebruikersinvoertools, keuzemogelijkheden, bevestigingen en feedbackmechanismen te bieden. Door deze interactieve dialoogtools te integreren, kunnen ontwikkelaars AI-workflows bouwen die op cruciale momenten menselijk oordeel, goedkeuringen of gegevensinvoer vereisen. De server ondersteunt cross-platform GUI’s (Windows, macOS, Linux) en beschikt over functies zoals niet-blokkerende werking, gezondheidscontroles, geavanceerde foutafhandeling en een modern UI/UX design. Dit maakt het een krachtig hulpmiddel om de betrouwbaarheid, veiligheid en aanpasbaarheid van AI-gedreven applicaties te vergroten door menselijk toezicht en samenwerking direct in geautomatiseerde processen te integreren.
Lijst van Prompts
Er worden geen expliciete prompt-sjablonen genoemd in de repository-bestanden of documentatie.
Lijst van Resources
Er worden geen expliciete MCP resource-primitives vermeld of beschreven in de repository-bestanden of documentatie.
Lijst van Tools
- Tekstinvoer
Hiermee kunnen AI-assistenten gebruikers om tekst, cijfers of andere gegevens vragen met validatie. - Meerkeuze
Presenteert gebruikers een reeks opties voor enkele of meerdere selecties. - Meerregelige invoer
Maakt het mogelijk om langere antwoorden te verzamelen, zoals codefragmenten of gedetailleerde beschrijvingen. - Bevestigingsdialogen
Vraagt gebruikers om ja/nee-beslissingen voordat kritieke acties worden uitgevoerd. - Informatiemeldingen
Toont meldingen, statusupdates of resultaten aan de gebruiker. - Gezondheidscontrole
Biedt een mechanisme om de serverstatus en GUI-beschikbaarheid te monitoren.
Gebruiksscenario’s van deze MCP Server
- Human-in-the-Loop Goedkeuring
Integreer menselijke goedkeuringsstappen in geautomatiseerde workflows, zodat kritieke acties (zoals deploys, gegevenswijzigingen of gevoelige operaties) expliciete gebruikersbevestiging vereisen. - Dynamische Gegevensverzameling
Vraag gebruikers om specifieke gegevens of feedback in realtime, die kunnen worden verwerkt in AI-processen voor verbeterde nauwkeurigheid en aanpassing. - Interactieve Probleemoplossing
Laat AI-agenten onduidelijke of complexe kwesties escaleren naar een menselijke operator via GUI-dialogen, om extra context te verzamelen en problemen effectiever op te lossen. - Veiligheids- & Compliance-Controle
Vereis menselijke verificatie voor taken die moeten voldoen aan regelgeving of veiligheidsregels, waardoor het risico op ongeoorloofd of onveilig AI-gedrag wordt verminderd. - Gebruikersfeedback & Iteratief Ontwerp
Verzamel gestructureerde feedback van eindgebruikers tijdens testen of gebruik, wat snelle iteratie en verfijning van AI-workflows mogelijk maakt.
Hoe stel je het in
Windsurf
- Zorg dat de vereisten zoals Node.js zijn geïnstalleerd.
- Zoek je configuratiebestand op (bijv.
windsurf.config.json
). - Voeg de Human-In-the-Loop MCP Server toe als MCP-serververmelding:
{ "mcpServers": [ { "name": "human-in-the-loop", "command": "npx", "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"] } ] }
- Sla je configuratie op en herstart Windsurf.
- Controleer de installatie door te kijken of de server in je MCP-paneel verschijnt.
Claude
- Zorg dat Claude externe MCP-servers ondersteunt.
- Zoek de MCP-integratie-instellingen op.
- Voeg de server toe met de volgende JSON:
{ "mcpServers": [ { "name": "human-in-the-loop", "command": "npx", "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"] } ] }
- Sla op en herlaad de Claude-omgeving.
- Controleer of de MCP-server actief en toegankelijk is.
Cursor
- Installeer Node.js en benodigde afhankelijkheden.
- Open de Cursor-instellingen of het configuratiebestand.
- Voeg de MCP-serververmelding in:
{ "mcpServers": [ { "name": "human-in-the-loop", "command": "npx", "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"] } ] }
- Herstart Cursor om de wijzigingen toe te passen.
- Controleer of de Human-In-the-Loop MCP Server wordt weergegeven.
Cline
- Controleer of Cline geïnstalleerd is en MCP-plugins ondersteunt.
- Bewerk je
cline.config.json
-bestand. - Voeg de volgende MCP-serverconfiguratie toe:
{ "mcpServers": [ { "name": "human-in-the-loop", "command": "npx", "args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"] } ] }
- Sla het bestand op en herstart Cline.
- Controleer of de MCP-server draait door te kijken in de UI.
API-sleutels beveiligen
Om API-sleutels en gevoelige invoer te beveiligen, gebruik omgevingsvariabelen in je JSON-configuratie als volgt:
{
"mcpServers": [
{
"name": "human-in-the-loop",
"command": "npx",
"args": ["@human-in-the-loop/mcp-server@latest"],
"env": {
"API_KEY": "${HITL_API_KEY}"
},
"inputs": {
"apiKey": "${HITL_API_KEY}"
}
}
]
}
Vervang ${HITL_API_KEY}
door de naam van je eigen omgevingsvariabele.
Hoe gebruik je deze MCP in flows
MCP gebruiken in FlowHunt
Om MCP-servers te integreren in je FlowHunt-workflow, begin je met het toevoegen van het MCP-component aan je flow en verbind je deze met je AI-agent:

Klik op het MCP-component om het configuratiepaneel te openen. In de systeem-MCP-configuratiesectie vul je je MCP-servergegevens in met dit JSON-formaat:
{
"human-in-the-loop": {
"transport": "streamable_http",
"url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
}
}
Eenmaal geconfigureerd kan de AI-agent deze MCP nu als tool gebruiken met toegang tot alle functies en mogelijkheden. Vergeet niet “human-in-the-loop” te wijzigen naar de daadwerkelijke naam van je MCP-server en de URL te vervangen door je eigen MCP-server-URL.
Overzicht
Sectie | Beschikbaarheid | Details/Opmerkingen |
---|---|---|
Overzicht | ✅ | Introductie en functiesamenvatting beschikbaar in README.md |
Lijst van Prompts | ⛔ | Geen expliciete prompt-sjablonen gevonden |
Lijst van Resources | ⛔ | Geen expliciete MCP resource-primitives beschreven |
Lijst van Tools | ✅ | GUI-dialogtools vermeld in README |
API-sleutels beveiligen | ✅ | Voorbeeldconfiguratie gegeven |
Sampling Support (minder belangrijk voor beoordeling) | ⛔ | Geen vermelding van sampling support |
Onze mening
De Human-In-the-Loop MCP Server biedt een duidelijk gedefinieerde set interactieve tools die AI-automatisering verbinden met menselijk toezicht, maar mist expliciete prompt- en resourcedefinities. De documentatie is helder en ondersteunt veilige opstelling en toolprimitives. Beoordeling: 6/10.
MCP Score
Heeft een LICENSE | ✅ (MIT-licentie) |
---|---|
Heeft minimaal één tool | ✅ |
Aantal Forks | 1 |
Aantal Sterren | 17 |
Veelgestelde vragen
- Wat is de Human-In-the-Loop MCP Server?
De Human-In-the-Loop MCP Server overbrugt geautomatiseerde AI-workflows met realtime menselijke input en toezicht via interactieve GUI-dialogen. Het maakt goedkeuringen, gegevensverzameling, bevestigingen en feedback mogelijk, waardoor je AI-toepassingen veiliger en aanpasbaarder worden.
- Welke interactieve tools biedt deze MCP?
Het biedt tekstinvoer, meerkeuze-optie, meerregelige invoer, bevestigingsdialogen, informatiemeldingen en gezondheidscontroles, allemaal weergegeven in cross-platform GUI-dialogen voor naadloze samenwerking tussen mens en AI.
- Wat zijn gangbare use-cases voor de Human-In-the-Loop MCP?
Typische toepassingen zijn het toevoegen van goedkeuringsstappen aan automatisering, het verzamelen van dynamische gegevens, interactieve probleemoplossing, naleving en veiligheidscontrole afdwingen, en gebruikersfeedback verzamelen voor iteratief AI-ontwerp.
- Hoe beveilig ik API-sleutels bij het configureren van deze server?
Gebruik omgevingsvariabelen voor gevoelige gegevens. Voorbeeld: verwijs in je configuratie naar variabelen zoals `${HITL_API_KEY}` in zowel de velden `env` als `inputs` om referenties veilig te houden.
- Hoe koppel ik deze MCP-server aan mijn FlowHunt-workflow?
Voeg het MCP-component toe in je flow, open het configuratiepaneel en vul je MCP-servergegevens (naam, transport en URL) in het opgegeven JSON-formaat in. Zo kan je AI-agent alle interactieve functies van de server gebruiken.
- Ondersteunt deze server prompt-sjablonen of resource-primitives?
Nee, er worden geen expliciete prompt-sjablonen of resource-primitives vermeld in de documentatie. De server richt zich op GUI-dialogtool-primitives voor mens-AI-interactie.
Integreer Menselijk Oordeel met FlowHunt
Voorzie je AI-workflows van realtime menselijke input en toezicht met de Human-In-the-Loop MCP Server. Zorg voor veiligere, meer aanpasbare en conforme automatisering.