Servidor MCP gotoHuman

O que faz o Servidor MCP “gotoHuman”?

O Servidor MCP gotoHuman é uma ferramenta projetada para integrar fluxos de trabalho com humano no loop de forma transparente em assistentes de IA e ambientes de desenvolvimento agentic. Ele permite que agentes de IA solicitem aprovações humanas via formulários de revisão personalizáveis, acompanhem etapas de aprovação e gerenciem notificações e fluxos de trabalho em equipe. Com autenticação embutida, suporte a webhooks e uma interface robusta para aprovações, o gotoHuman aprimora fluxos de desenvolvimento que exigem supervisão, conformidade ou validação manual. Ao expor suas capacidades por meio do Model Context Protocol (MCP), permite que processos orientados por IA interajam diretamente com stakeholders humanos externos, tornando tarefas como moderação de conteúdo, revisão de código ou automação baseada em aprovação mais eficientes e auditáveis.

Lista de Prompts

Não há modelos de prompts específicos mencionados no conteúdo disponível.

Lista de Recursos

Não há recursos MCP específicos listados no conteúdo disponível.

Lista de Ferramentas

• list-forms
  Lista todos os formulários de revisão disponíveis em sua conta, incluindo informações gerais sobre os campos adicionados a cada formulário.

• get-form-schema
  Recupera o esquema de um formulário de revisão específico, incluindo campos e suas configurações, o que é necessário ao solicitar uma revisão humana.

• request-human-review-with-form
  Inicia uma revisão humana usando um formulário escolhido, fornecendo conteúdo, configuração e metadados. Atribui a revisão a usuários específicos, se necessário, e retorna um link para a revisão no gotoHuman.

Casos de uso deste Servidor MCP

• Aprovações com Humano no Loop
  Integre etapas de aprovação em fluxos automatizados, garantindo que decisões críticas—como publicação de conteúdo, implantação de código ou tratamento de dados sensíveis—sejam validadas por um humano antes de avançar.

• Formulários de Revisão Personalizáveis para Moderação
  Use formulários personalizáveis para coletar feedback humano ou decisões de moderação em saídas geradas por IA, ajudando equipes a aplicar padrões de qualidade e requisitos de conformidade.

• Automação de Workflow com Supervisão Humana
  Automatize processos repetitivos mantendo a possibilidade de intervenção humana em etapas-chave, como onboarding de usuários ou revisões de transações.

• Aprovações Colaborativas em Equipe
  Atribua revisões a membros específicos da equipe, acompanhe o status de aprovação e gerencie notificações, otimizando a tomada de decisão em equipe.

• Integração com IDEs e Ferramentas Agentic
  Permita que assistentes de IA em ambientes de desenvolvimento (como Cursor, Claude ou Windsurf) solicitem input humano durante revisões de código ou decisões arquiteturais, reduzindo gargalos e melhorando a transparência do fluxo de trabalho.

Como configurar

Windsurf

1. Certifique-se de ter o Node.js instalado.
2. Obtenha seu GOTOHUMAN_API_KEY em app.gotohuman.com.
3. Edite seu arquivo de configuração do Windsurf para adicionar o servidor MCP:

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

4. Salve sua configuração e reinicie o Windsurf.
5. Verifique se o servidor está rodando iniciando uma aprovação de teste.

Claude

1. Instale o Node.js caso ainda não esteja instalado.
2. Pegue sua chave de API em app.gotohuman.com.
3. Atualize seu arquivo de configuração do Claude da seguinte maneira:

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

4. Salve sua configuração e reinicie o Claude.
5. Confirme a integração solicitando uma revisão humana.

Cursor

1. Certifique-se de que o Node.js está instalado.
2. Recupere sua chave de API em app.gotohuman.com.
3. Insira isto na configuração do Cursor:

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

4. Salve e reinicie o Cursor.
5. Teste acionando um fluxo de aprovação de exemplo.

Cline

1. Configure o Node.js caso ainda não tenha feito isso.
2. Pegue seu GOTOHUMAN_API_KEY em app.gotohuman.com.
3. Adicione o servidor MCP à configuração do Cline:

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

4. Salve as alterações e reinicie o Cline.
5. Verifique a funcionalidade solicitando uma revisão humana.

Protegendo chaves de API:
Use variáveis de ambiente na configuração para chaves sensíveis:

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

Defina a variável de ambiente real em seu sistema ou ambiente de implantação.

Como usar este MCP em fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo no FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao agente de IA:

Clique no componente MCP para abrir o painel de configuração. Na seção de configuração do sistema MCP, insira os detalhes do seu servidor MCP usando este formato JSON:

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

Depois de configurado, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de trocar “gotoHuman” pelo nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela URL do seu MCP.

Visão Geral

| Suporte a Roots | ⛔ (Não mencionado) | | Sampling | ⛔ (Não mencionado) |

Com base na documentação fornecida, o Servidor MCP gotoHuman é focado, fácil de configurar e expõe ferramentas claras, mas carece de documentação sobre modelos de prompt, recursos MCP explícitos e recursos sampling/roots. Isso o torna sólido para seu uso principal, mas menos completo que algumas alternativas para integração MCP mais ampla.

Nossa opinião

O Servidor MCP gotoHuman é bem documentado para instalação, uso de ferramentas e gestão de chaves de API, e entrega o prometido em fluxos de aprovação com humano no loop. Contudo, falta documentação detalhada sobre modelos de prompt MCP, recursos e funcionalidades avançadas como roots e sampling. Por isso, é um servidor confiável e direcionado para workflows de aprovação, mas menos versátil para quem busca extensibilidade MCP mais ampla.

Pontuação MCP