MCP Human Loop Server

MCP 人体循环服务器

通过顺序评分系统管理人机协作的模型上下文协议服务器。

核心理念

该服务器充当智能中间件，用于确定 AI 代理操作中何时需要人工干预。它并非将人工参与视为二元决策，而是采用顺序评分系统，在决定是否需要人工输入之前，对请求的多个维度进行评估。

评分系统

服务器通过一系列评分门来评估请求。每个门代表一个可能需要人工干预的特定维度。只有当请求在以下任何维度上触发阈值时，才会进入人工审核阶段：

1. 复杂性评分
   • 评估任务是否过于复杂，不适合自主代理处理
   • 考虑步骤数、依赖关系和决策分支等因素
   • 示例：结果不确定的多步骤任务得分更高
2. 许可分数
   • 评估请求的操作是否需要人工授权
   • 根据预定义的权限级别和操作类型
   • 例如：超过一定金额的金融交易需要人工批准
3. 风险评分
   • 衡量行动的潜在影响和可逆性
   • 考虑直接和间接后果
   • 示例：影响多个系统或用户数据的操作得分更高
4. 情商评分
   • 确定任务是否需要人类的情感理解
   • 评估上下文和用户状态
   • 示例：用户沮丧或敏感情况引发人工干预
5. 置信度分数
   • 反映代理对其提议的行动的确定性
   • 信心较低时触发人工审核
   • 示例：极端情况或不寻常的模式会降低信心

流程逻辑

1. 代理向服务器提交请求
2. 服务器按顺序评估分数
3. 如果任何分数超过其阈值 → 路由至人工
4. 如果所有分数都通过 → 允许自主代理行动
5. 跟踪并记录所有决策以改进系统

好处

• 效率：只有真正必要的情况才会交给人类操作员
• 可扩展性：轻松添加新的评分维度
• 可调性：阈值可根据经验进行调整
• 透明度：每次人工干预的决策路径清晰
• 学习：通过跟踪结果来改进系统

未来的改进

• 基于结果跟踪的动态阈值调整
• 机器学习集成用于分数计算
• 根据操作员负载实时调整阈值
• 与外部风险评估系统的整合

安装

[待添加安装说明]

用法

[待添加使用示例]

贡献

[待添加贡献指南]

待办事项

对话质量监控

• 评估对话的深度和建设性
• 检测重复或循环对话
• 确定对话何时缺乏有意义的进展

认知负荷管理

• 评估任务或讨论的复杂性
• 当认知需求超出典型处理能力时发出警告
• 建议分解复杂的主题或休息一下

学习和技能发展追踪

• 监控对话的教育潜力
• 确定讨论何时超出或未达到学习者当前的技能水平
• 推荐补充资源或调整解释的复杂性

情商与情绪分析

• 发现对话中潜在的情绪升级
• 识别讨论何时变得过于情绪化或没有成效
• 建议降级策略或沟通调整

合规与道德界限监控

• 主动识别接近道德界限的对话
• 检测预定义通信准则的潜在违规行为
• 提供关于敏感或潜在不适当内容的早期警告

多智能体协调

• 在具有多个 AI 代理或模型的场景中
• 确定何时在不同的人工智能功能之间升级或交接任务
• 根据专业技能优化任务分配

资源分配与性能优化

• 评估正在进行的任务的计算复杂性
• 预测和管理计算资源需求
• 通过智能路由或优先处理任务来优化系统性能

跨学科知识整合

• 检测对话何时需要多个领域的专业知识
• 确定知识差距或需要跨学科见解的领域
• 建议引入额外的背景信息或专家观点

创造力和创新检测

• 认识到对话何时会产生新颖的想法
• 确定潜在的突破性思维或独特的解决问题的方法
• 鼓励并强调创新思维模式

元认知分析

• 分析对话中的推理和思维过程
• 检测逻辑谬误或认知偏差
• 深入了解推理和论证的质量

研究和信息收集中的语境相关性

• 评估信息收集的相关性和全面性
• 检测研究何时变得过于狭窄或过于宽泛
• 建议替代方法或其他来源

个性化和自适应通信

• 根据交互模式学习并调整沟通风格
• 检测用户偏好和沟通效果
• 动态调整交互策略