Human MCP

🚀 human-mcp

human-mcp 是一個能讓AI助手利用人類能力的MCP服務器。它可接收AI助手的請求，在人機交互界面顯示指示，並將人類響應反饋給AI助手，為AI應用增添了人類智慧。

🚀 快速開始

human-mcp 作為一個獨特的MCP服務器，能有效藉助人類能力輔助AI。其工作流程清晰，接收AI助手請求，通過人機交互獲取人類響應後反饋給AI。以下是快速使用步驟：

1. 安裝MCP服務器：

task install-mcp

2. 在Claude中連接到MCP服務器：

"human-mcp": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--with",
    "mcp[cli]",
    "mcp",
    "run",
    "$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py"
  ]
}

3. 在第二個終端中啟動Streamlit UI：

task run-streamlit

4. 打開瀏覽器訪問Streamlit UI（通常為 http://localhost:8501 ）
5. 當MCP客戶端（例如Claude Desktop）發送請求時，會在Streamlit UI上顯示任務。
6. 在Streamlit UI中輸入響應，點擊“提交響應”按鈕，該響應將被返回給MCP客戶端。

✨ 主要特性

• 接收MCP客戶端通過標準輸入發送的工具執行請求。
• 將所需的指示寫入SQLite數據庫。
• Streamlit應用程序監視 SQLite 數據庫，向人類顯示指示並提示輸入。
• 通過Streamlit接收人類的輸入，並將其寫入 SQLite 數據庫。
• MCP服務器從數據庫讀取結果，並通過標準輸出返回給MCP客戶端。

📦 安裝指南

先決條件

• Python 3.12或更高版本
• uv工具
• SQLite3

安裝步驟

1. 克隆倉庫：

git clone https://github.com/yourusername/human-mcp.git
cd human-mcp

2. 創建並激活虛擬環境：

uv venv
source .venv/bin/activate

3. 安裝依賴項：

uv pip install .

💻 使用示例

基礎用法

在Claude中連接到MCP服務器：

"human-mcp": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--with",
    "mcp[cli]",
    "mcp",
    "run",
    "$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py"
  ]
}

高級用法

在第二個終端中啟動Streamlit UI：

task run-streamlit

📚 詳細文檔

提供的工具

1. human_eye_tool：人眼觀察環境並描述情況，或查找特定物體。
2. human_hand_tool：手動執行簡單的物理操作。
3. human_mouth_tool：發出口頭指示或說出指定的詞語。
4. human_weather_tool：查詢當前位置的天氣狀況並報告。
5. human_ear_tool：使用聽覺感知環境，描述所聽到的聲音。
6. human_nose_tool：通過嗅覺感知氣味，描述聞到的氣味。
7. human_taste_tool：品嚐食物並描述其味道。

項目結構

human-mcp/
├── human_mcp/          # 主要功能代碼
│   ├── tools/         # 各工具實現
│   └── ui/           # Streamlit用戶界面
├── config.py          # 配置文件
├── requirements.txt    # 依賴管理
└── README.md          # 項目說明

📄 許可證

[許可證信息]

⚠️ 重要提示

此項目僅供娛樂和測試用途，不建議在生產環境中使用。