gotoHuman MCP Server

Czym zajmuje się serwer “gotoHuman” MCP?

Serwer gotoHuman MCP to narzędzie zaprojektowane do płynnej integracji procesów human-in-the-loop z asystentami AI i środowiskami rozwoju agentów. Umożliwia agentom AI żądanie zatwierdzeń przez człowieka za pomocą konfigurowalnych formularzy recenzji, śledzenie etapów zatwierdzania oraz zarządzanie powiadomieniami i przepływami zespołowymi. Dzięki wbudowanemu uwierzytelnianiu, obsłudze webhooków i rozbudowanemu interfejsowi do zatwierdzeń, gotoHuman usprawnia procesy deweloperskie wymagające nadzoru, zgodności lub ręcznej weryfikacji. Udostępniając swoje możliwości przez Model Context Protocol (MCP), pozwala procesom opartym na AI bezpośrednio współdziałać z zewnętrznymi interesariuszami, co czyni zadania takie jak moderacja treści, przegląd kodu czy automatyzacja z zatwierdzaniem znacznie bardziej efektywnymi i audytowalnymi.

Lista promptów

Nie podano żadnych gotowych szablonów promptów w dostępnym materiale.

Lista zasobów

W dostępnych materiałach nie wymieniono żadnych konkretnych zasobów MCP.

Lista narzędzi

• list-forms
  Wypisuje wszystkie dostępne w Twoim koncie formularze recenzji, wraz z ogólnymi informacjami o polach dodanych do każdego formularza.

• get-form-schema
  Pobiera schemat wybranego formularza recenzji, w tym pola i ich konfigurację, co jest wymagane przy żądaniu recenzji przez człowieka.

• request-human-review-with-form
  Inicjuje recenzję przez człowieka z wybranym formularzem, przekazując treść, konfigurację i metadane. Przydziela recenzję wybranym użytkownikom (jeśli to potrzebne) i zwraca link do recenzji w gotoHuman.

Przykładowe zastosowania tego serwera MCP

• Zatwierdzenia human-in-the-loop
  Włącz etapy zatwierdzania do automatycznych przepływów, zapewniając, że kluczowe decyzje — takie jak publikacja treści, wdrożenie kodu czy praca z danymi wrażliwymi — zostaną zweryfikowane przez człowieka przed realizacją.

• Niestandardowe formularze recenzji na potrzeby moderacji
  Użyj konfigurowalnych formularzy do zbierania opinii lub decyzji moderacyjnych na temat wyników AI, pomagając zespołom egzekwować standardy jakości i wymogi zgodności.

• Automatyzacja procesów z nadzorem człowieka
  Automatyzuj powtarzalne procesy, zachowując możliwość interwencji człowieka na kluczowych etapach, np. podczas onboardingu użytkownika lub przeglądu transakcji.

• Zespołowe zatwierdzanie
  Przydzielaj recenzje konkretnym członkom zespołu, śledź status zatwierdzenia i zarządzaj powiadomieniami, usprawniając proces podejmowania decyzji w zespole.

• Integracja z IDE i narzędziami agentowymi
  Umożliwiaj asystentom AI w środowiskach deweloperskich (takich jak Cursor, Claude czy Windsurf) żądanie wkładu człowieka podczas przeglądu kodu lub decyzji architektonicznych, eliminując wąskie gardła i zwiększając przejrzystość procesu.

Jak skonfigurować

Windsurf

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Node.js.
2. Pobierz swój GOTOHUMAN_API_KEY z app.gotohuman.com.
3. Edytuj plik konfiguracyjny Windsurf, aby dodać serwer MCP:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Windsurf.
5. Zweryfikuj działanie serwera, inicjując testowe zatwierdzenie.

Claude

1. Zainstaluj Node.js, jeśli nie jest jeszcze zainstalowany.
2. Pobierz swój klucz API z app.gotohuman.com.
3. Zaktualizuj plik konfiguracyjny Claude w następujący sposób:

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

4. Zapisz konfigurację i uruchom ponownie Claude.
5. Potwierdź integrację, żądając recenzji przez człowieka.

Cursor

1. Upewnij się, że Node.js jest zainstalowany.
2. Pobierz swój klucz API z app.gotohuman.com.
3. Wstaw poniższy fragment do konfiguracji Cursor:

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

4. Zapisz i uruchom ponownie Cursor.
5. Przetestuj, uruchamiając przykładowy proces zatwierdzania.

Cline

1. Skonfiguruj Node.js, jeśli jeszcze tego nie zrobiłeś.
2. Pobierz swój GOTOHUMAN_API_KEY z app.gotohuman.com.
3. Dodaj serwer MCP do konfiguracji Cline:

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

4. Zapisz zmiany i uruchom ponownie Cline.
5. Sprawdź działanie, żądając recenzji przez człowieka.

Zabezpieczenie kluczy API:
Używaj zmiennych środowiskowych w konfiguracji dla wrażliwych kluczy:

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

Ustaw właściwą zmienną środowiskową w swoim systemie lub środowisku wdrożeniowym.

Jak użyć tego MCP w przepływach

Używanie MCP w FlowHunt

Aby zintegrować serwery MCP w swoim przepływie FlowHunt, zacznij od dodania komponentu MCP do przepływu i połączenia go z agentem AI:

Kliknij komponent MCP, aby otworzyć panel konfiguracji. W sekcji konfiguracji systemowego MCP wstaw szczegóły swojego serwera MCP w poniższym formacie JSON:

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

Po skonfigurowaniu agent AI może korzystać z tego MCP jako narzędzia ze wszystkimi jego funkcjami i możliwościami. Pamiętaj, aby zmienić “gotoHuman” na rzeczywistą nazwę swojego serwera MCP i podać swój własny adres URL serwera MCP.

Przegląd

| Roots Support | ⛔ (Nie wspomniano) | | Sampling | ⛔ (Nie wspomniano) |

Na podstawie udokumentowanych informacji, serwer gotoHuman MCP jest skoncentrowany, łatwy do wdrożenia i udostępnia czytelne narzędzia, ale brakuje mu dokumentacji dotyczącej szablonów promptów, jawnych zasobów MCP oraz funkcji sampling/roots. Czyni to z niego solidny wybór do głównego zastosowania, ale mniej rozbudowany w porównaniu do niektórych alternatyw pod kątem integracji MCP na szerszą skalę.

Nasza opinia

Serwer gotoHuman MCP jest dobrze udokumentowany w zakresie instalacji, korzystania z narzędzi oraz zarządzania kluczami API i doskonale realizuje swoje główne założenie human-in-the-loop. Brakuje jednak szczegółowej dokumentacji dotyczącej szablonów promptów MCP, zasobów i zaawansowanych funkcji MCP jak roots czy sampling. To czyni go niezawodnym, wyspecjalizowanym serwerem do przepływów zatwierdzania, ale mniej wszechstronnym dla tych, którzy potrzebują szerszej rozbudowy MCP.

Ocena MCP