human-mcp

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human-mcp

인간을 MCP 도구로 제공하는 MCP 서버

개요

human-mcp는 AI 어시스턴트가 인간의 능력을 활용할 수 있도록 하는 MCP 서버입니다. AI 어시스턴트로부터 요청을 받고, 사람에게 지시를 표시하고, 사람으로부터의 응답을 AI 어시스턴트로 반환합니다.

주요 기능:

  • MCP 클라이언트에서 STDIN을 통한 도구 실행 요청 수락
  • 실행에 필요한 지시를 SQLite 데이터베이스에 씁니다.
  • Streamlit 애플리케이션이 SQLite를 모니터링하고 사람에게 지시를 표시하고 응답 입력을 촉구합니다.
  • 인간이 Streamlit을 통해 입력 한 결과를 SQLite에 씁니다.
  • MCP 서버가 SQLite에서 결과를 읽고 MCP 응답으로 클라이언트 (STDOUT을 통해)에 반환합니다.

제공하는 도구

  1. human_eye_tool : 인간이 눈으로 보고 상황을 설명하거나 특정 것을 찾습니다.
  2. human_hand_tool : 인간이 손을 사용하여 간단한 물리적 조작을 수행합니다.
  3. human_mouth_tool : 인간이 입을 사용하여 지정된 단어를 말합니다.
  4. human_weather_tool : 인간이 현재 위치의 날씨를 확인하고보고합니다.
  5. human_ear_tool : 인간이 귀를 사용하여 소리를 듣고 상황을 설명합니다.
  6. human_nose_tool : 인간이 코를 사용하여 냄새를 확인합니다.
  7. human_taste_tool : 인간이 입을 사용하여 음식을 맛보고 그 맛을 설명합니다.

설정

전제 조건

  • 파이썬 3.12 이상
  • uv
  • SQLite3

설치 절차

  1. 리포지토리 복제
    git clone https://github.com/yourusername/human-mcp.git cd human-mcp
  2. 가상 환경 생성 및 활성화
    uv venv source .venv/bin/activate
  3. 종속성 설치
    uv pip install .

사용방법

  1. MCP 서버 설치
task install-mcp
  1. Claude에서 MCP 서버에 연결
    "human-mcp": { "command": "uv", "args": [ "run", "--with", "mcp[cli]", "mcp", "run", "$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py" ] }
  2. 두 번째 터미널에서 Streamlit UI 시작
    task run-streamlit
  3. 브라우저에 표시되는 Streamlit UI에 액세스 (일반적으로 http://localhost:8501 )
  4. MCP 클라이언트(예: Claude Desktop)에서 요청을 보내면 Streamlit UI에 작업이 표시됩니다.
  5. Streamlit UI에서 응답을 입력하고 응답 보내기 버튼을 클릭하면 응답이 MCP 클라이언트에 반환됩니다.

프로젝트 구조

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

라이센스

MIT

주의사항

이 프로젝트는 농담 용도를 가정합니다. 실제 운영을 위해서는 인간 운영자의 부담과 응답 지연 등을 고려해야합니다.

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security - not tested
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license - not tested
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quality - not tested

An MCP server that allows AI assistants to utilize human capabilities by sending requests to humans and receiving their responses through a Streamlit UI.

  1. 概要
    1. 提供するツール
      1. セットアップ
        1. 前提条件
        2. インストール手順
      2. 使用方法
        1. プロジェクト構造
          1. ライセンス
            1. 注意事項
              ID: tkt097x7mo