Servidor de Feedback do Usuário MCP

O que faz o Servidor “Feedback do Usuário” MCP?

O Servidor de Feedback do Usuário MCP é uma implementação simples do Model Context Protocol (MCP) projetada para permitir fluxos de trabalho human-in-the-loop dentro de ferramentas de desenvolvimento como Cline e Cursor. Seu principal objetivo é facilitar o feedback direto do usuário durante tarefas de desenvolvimento automatizadas ou assistidas por IA. Ao integrar esse servidor, os fluxos de trabalho podem solicitar a entrada, revisão ou aprovação dos usuários em etapas cruciais, aproveitando as forças tanto da automação quanto do julgamento humano. Isso é particularmente útil para testar aplicativos desktop complexos ou processos que exigem avaliação detalhada do usuário antes da conclusão, garantindo qualidade e reduzindo erros ao envolver usuários reais no loop.

Lista de Prompts

• Prompt user_feedback
  Um padrão de prompt recomendado:

  Antes de concluir a tarefa, use a ferramenta user_feedback MCP para solicitar feedback ao usuário.
  Esse prompt garante que o LLM ou fluxo de trabalho irá invocar a ferramenta de feedback do usuário para solicitar aprovação explícita ou entrada do usuário antes da conclusão da tarefa.

Lista de Recursos

• Nenhum recurso explícito é mencionado na documentação ou código do repositório.

Lista de Ferramentas

• user_feedback
  Esta ferramenta permite ao servidor MCP solicitar feedback do usuário. Ela recebe parâmetros como project_directory (o caminho do projeto) e uma mensagem de summary (por exemplo, “Implementei as alterações que você solicitou.”). Isso permite que o fluxo de trabalho seja pausado e aguarde a entrada humana antes de prosseguir.

Casos de Uso deste Servidor MCP

• Aprovação de tarefas human-in-the-loop
  Pausa fluxos de trabalho automaticamente para solicitar feedback ou aprovação do usuário antes de prosseguir, reduzindo erros e melhorando a qualidade do processo.
• Teste de aplicativos desktop
  Integre-se à automação de testes assistidos por IA para coletar insights reais de usuários sobre alterações na interface ou novos recursos durante o processo de desenvolvimento.
• Revisão colaborativa de código
  Solicite feedback dos usuários sobre alterações automatizadas de código, garantindo que as modificações estejam alinhadas com as expectativas humanas.
• Moderação de fluxos de trabalho em ambientes de baixa confiança
  Exija aprovação explícita do usuário para ações sensíveis ou de alto impacto dentro de pipelines automatizados.
• Feedback iterativo de desenvolvimento
  Colete continuamente impressões ou sugestões dos usuários durante tarefas de desenvolvimento em múltiplas etapas, auxiliando fluxos de trabalho mais responsivos e adaptativos.

Como configurar

Windsurf

Nenhuma instrução de configuração para Windsurf foi encontrada no repositório.

Claude

Nenhuma instrução de configuração para Claude foi encontrada no repositório.

Cursor

Nenhuma instrução passo a passo explícita para o Cursor, mas o servidor foi projetado para funcionar com o Cursor. Por favor, consulte a configuração do Cline como referência.

Cline

1. Instale os pré-requisitos:
   • Instale o uv globalmente:
     • Windows: pip install uv
     • Linux/Mac: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2. Clone o repositório:
   • Por exemplo: C:\MCP\user-feedback-mcp
3. Acesse a configuração de MCP Servers:
   • Abra o Cline e vá até a configuração MCP Servers.
4. Configure o servidor:
   • Clique em Installed → Configure MCP Servers (abre o cline_mcp_settings.json)
5. Adicione a configuração do servidor:
   • Insira o seguinte JSON:

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

Nota sobre segurança de chaves de API:
Não há menção a chaves de API ou gerenciamento de segredos para este servidor MCP na documentação ou código.

Como usar este MCP dentro de fluxos

Usando MCP no FlowHunt

Para integrar servidores MCP ao seu fluxo FlowHunt, comece adicionando o componente MCP ao seu fluxo e conectando-o ao seu agente de IA:

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

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

Após a configuração, o agente de IA poderá usar este MCP como uma ferramenta com acesso a todas as suas funções e capacidades. Lembre-se de alterar “user-feedback-mcp” para o nome real do seu servidor MCP e substituir a URL pela sua própria URL do MCP.

Visão Geral

Nossa opinião

Este servidor MCP é altamente focado e fácil de integrar para feedback human-in-the-loop, mas carece de extensibilidade, exposição de recursos e recursos avançados como gerenciamento de chaves de API ou suporte a amostragem. Para desenvolvedores que precisam apenas de aprovação via feedback, é excelente, mas para uso mais amplo de MCP é limitado.

Pontuação MCP

Avaliação: 6/10 – Muito bom para seu propósito específico, mas faltam recursos MCP mais amplos e extensibilidade.