MCP 휴먼 루프 서버

순차적 채점 시스템을 통해 인간-에이전트 협업을 관리하는 모델 컨텍스트 프로토콜 서버입니다.

핵심 개념

이 서버는 AI 에이전트 운영에서 인간의 개입이 필요한 시점을 판단하는 지능형 미들웨어 역할을 합니다. 인간의 개입을 이분법적 판단으로 처리하는 대신, 요청의 여러 측면을 평가하여 인간의 개입 필요 여부를 결정하는 순차적 채점 시스템을 사용합니다.

채점 시스템

서버는 일련의 채점 게이트를 통해 요청을 평가합니다. 각 게이트는 사람의 개입이 필요할 수 있는 특정 차원을 나타냅니다. 요청은 다음 차원 중 하나에서 임계값을 초과하는 경우에만 사람 검토로 진행됩니다.

복잡성 점수
- 작업이 자율 에이전트 처리에 너무 복잡한지 평가합니다.
- 단계 수, 종속성 및 결정 분기와 같은 요소를 고려합니다.
- 예: 결과가 불확실한 다단계 작업은 더 높은 점수를 받습니다.
권한 점수
- 요청된 작업에 인간의 승인이 필요한지 평가합니다.
- 미리 정의된 권한 수준 및 작업 유형을 기반으로
- 예: 특정 금액 이상의 금융 거래에는 사람의 승인이 필요합니다.
위험 점수
- 조치의 잠재적 영향과 가역성을 측정합니다.
- 직접적 결과와 간접적 결과를 모두 고려합니다.
- 예: 여러 시스템이나 사용자 데이터에 영향을 미치는 작업은 더 높은 점수를 받습니다.
감성 지능 점수
- 작업에 인간의 감정적 이해가 필요한지 여부를 결정합니다.
- 컨텍스트와 사용자 상태를 평가합니다.
- 예: 사용자의 좌절이나 민감한 상황이 인간의 개입을 유발합니다.
신뢰 점수
- 제안된 조치에 대한 에이전트의 확신을 반영합니다.
- 신뢰도가 낮으면 인적 검토가 시작됩니다.
- 예: 에지 케이스 또는 특이한 패턴은 신뢰도를 낮춥니다.

흐름 논리

에이전트가 서버에 요청을 제출합니다.
서버는 점수를 순서대로 평가합니다.
점수가 임계값을 초과하는 경우 → 인간으로 가는 경로
모든 점수가 통과하면 → 자율 에이전트 작업 허용
시스템 개선을 위한 모든 결정을 추적하고 기록합니다.

이익

효율성 : 진정으로 필요한 사례만 인간 운영자에게 전달됩니다.
확장성 : 새로운 스코어링 차원을 쉽게 추가할 수 있습니다.
조정 가능성 : 경험에 따라 임계값을 조정할 수 있습니다.
투명성 : 각 인간 개입에 대한 명확한 의사 결정 경로
학습 : 추적된 결과를 통해 시스템이 개선됩니다.

향후 개선 사항

결과 추적을 기반으로 한 동적 임계값 조정
점수 계산을 위한 머신 러닝 통합
운영자 부하에 따른 실시간 임계값 조정
외부 위험 평가 시스템과의 통합

설치

[설치 지침이 추가될 예정입니다.]

용법

[사용 예를 추가할 예정입니다]

기여하다

[기여 가이드라인 추가 예정]

할 일

대화 품질 모니터링

대화의 깊이와 건설성을 평가하세요
반복적이거나 순환적인 대화를 감지합니다.
대화에 의미 있는 진전이 없는 경우 식별

인지 부하 관리

업무 또는 토론의 복잡성을 평가합니다.
인지적 요구가 일반적인 처리 능력을 초과할 때 경고합니다.
복잡한 주제를 분해하거나 휴식을 취하는 것이 좋습니다.

학습 및 기술 개발 추적

대화의 교육적 잠재력을 모니터링하세요
토론이 학습자의 현재 기술 수준을 넘어서거나 미치지 못하는 경우를 식별합니다.
보충 자료를 추천하거나 설명의 복잡성을 조정하세요

감성 지능 및 감정 분석

대화에서 잠재적인 감정적 격화를 감지하세요
토론이 지나치게 감정적이거나 비생산적으로 변하는 시점을 파악하세요.
긴장 완화 전략이나 커뮤니케이션 조정을 제안합니다.

규정 준수 및 윤리 경계 모니터링

윤리적 경계에 접근하는 대화를 사전에 식별합니다.
사전 정의된 커뮤니케이션 지침의 잠재적 위반을 감지합니다.
민감하거나 잠재적으로 부적절한 콘텐츠에 대한 조기 경고 제공

다중 에이전트 조정

여러 AI 에이전트 또는 모델이 있는 시나리오에서
다양한 AI 기능 간에 작업을 확대하거나 인계할 시기를 결정합니다.
전문 기술에 따른 업무 할당 최적화

리소스 할당 및 성능 최적화

진행 중인 작업의 계산 복잡성 평가
계산 리소스 요구 사항 예측 및 관리
작업을 지능적으로 라우팅하거나 우선순위를 지정하여 시스템 성능을 최적화합니다.

학제 간 지식 통합

대화에 여러 도메인의 전문 지식이 필요한 경우 감지
지식 격차 또는 학제 간 통찰력이 필요한 분야를 파악합니다.
추가적인 맥락적 정보나 전문가의 관점을 제시하는 것을 제안합니다.

창의성 및 혁신 감지

대화가 새로운 아이디어를 낳을 때를 인식하세요
잠재적인 획기적인 사고방식이나 독특한 문제 해결 접근 방식을 식별합니다.
혁신적인 사고 패턴을 장려하고 강조합니다.

메타인지 분석

대화 내의 추론과 사고 과정을 분석합니다.
논리적 오류나 인지적 편견을 감지합니다
추론과 논증의 질에 대한 통찰력을 제공합니다

연구 및 정보 수집에서의 맥락적 관련성

정보 수집의 관련성과 포괄성을 평가합니다.
연구가 너무 좁아지거나 너무 넓어지는 것을 감지합니다.
대안적인 접근 방식이나 추가 소스를 제안하세요

개인화 및 적응형 커뮤니케이션

상호작용 패턴에 따라 커뮤니케이션 스타일을 배우고 적응시키세요
사용자 선호도 및 커뮤니케이션 효과 감지
상호작용 전략을 동적으로 조정합니다

MCP Human Loop Server

Integrations