humano-mcp
Servidor MCP que proporciona humanos como herramientas MCP
descripción general
human-mcp es un servidor MCP que permite a los asistentes de IA aprovechar las capacidades humanas. Recibe solicitudes del asistente de IA, muestra instrucciones al humano y devuelve la respuesta del humano al asistente de IA.
Características principales:
- Acepta solicitudes de ejecución de herramientas (a través de STDIN) de clientes MCP
- Escribe las instrucciones necesarias para la ejecución en una base de datos SQLite
- La aplicación Streamlit monitorea SQLite, muestra instrucciones al humano y solicita respuestas.
- Escriba los resultados de la entrada humana a través de Streamlit en SQLite
- El servidor MCP lee los resultados de SQLite y los devuelve al cliente (a través de STDOUT) como una respuesta MCP.
Herramientas proporcionadas
- human_eye_tool : El ojo humano se utiliza para describir una situación o localizar algo específico.
- human_hand_tool : Un humano que usa su mano para realizar una manipulación física simple.
- human_mouth_tool : Un humano usa su boca para decir las palabras especificadas.
- human_weather_tool : Un humano verifica e informa el clima en su ubicación.
- human_ear_tool : Un humano usa sus oídos para escuchar sonidos y describir la situación.
- human_nose_tool : Un humano usa su nariz para identificar olores.
- human_taste_tool : Un humano usa su boca para saborear la comida y describir su sabor.
configuración
Prerrequisitos
- Python 3.12 o superior
- ultravioleta
- SQLite3
Instrucciones de instalación
- Clonar el repositorio
git clone https://github.com/yourusername/human-mcp.git
cd human-mcp
- Crear y activar el entorno virtual
uv venv
source .venv/bin/activate
- Instalar dependencias
Cómo utilizar
- Instalar el servidor MCP
- Conectarse al servidor MCP desde Claude
"human-mcp": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--with",
"mcp[cli]",
"mcp",
"run",
"$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py"
]
}
- Inicie Streamlit UI en una segunda terminal
- Acceda a la interfaz de usuario de Streamlit en su navegador (normalmente http://localhost:8501 )
- Una vez que envíe su solicitud a través de su cliente MCP (por ejemplo, Claude Desktop), la tarea aparecerá en la interfaz de usuario de Streamlit.
- Una vez que ingrese su respuesta en la interfaz de usuario de Streamlit y haga clic en el botón "Enviar respuesta", la respuesta se enviará de vuelta al cliente MCP.
Estructura del proyecto
human-mcp/
├── human_mcp/ # メインのPythonパッケージ
│ ├── __init__.py # パッケージマーカー
│ ├── db_utils.py # SQLite関連ユーティリティ
│ ├── tools.py # ツール定義
│ ├── mcp_server.py # MCPサーバー本体
│ └── streamlit_app.py # Streamlit UI アプリ
├── human_tasks.db # SQLite データベースファイル (実行時に生成)
├── pyproject.toml # プロジェクト設定、依存関係
└── README.md # このファイル
licencia
Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT)
Notas
Este proyecto pretende ser una broma. En la práctica, es necesario tener en cuenta factores como la carga de los operadores humanos y los retrasos en la respuesta.