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gotoHuman MCP Server

gotoHuman MCP Server

ローカル
github.com/gotohumanAI・エージェント524 週間前に更新

gotoHuman MCP Server について

gotoHuman MCP Server は、AI エージェントやエージェント型ワークフローから人間による承認を依頼するためのサーバーです。人による審査工程が必要なチーム向けで、承認 UI はカスタマイズでき、認証、webhook、通知なども備えています。

主な機能

  1. 01MCP ツールによる人間レビューの依頼
  2. 02アカウントで利用可能なレビュー種別の一覧取得
  3. 03レビュー種別のフィールドスキーマ取得
  4. 04webhook によるレビュー結果の返信
  5. 05指定ユーザーのメールアドレスへのレビュー割り当て

活用シーン

  1. 01AI が生成した出力の公開前承認
  2. 02マルチステップのエージェントワークフロー内のレビュー工程
  3. 03Cursor や Claude での承認フローの組み込み

MCP 対応

MCP サーバーとして、list-forms、get-form-schema、request-human-review-with-form などのツールを MCP クライアントに公開し、レビュー依頼の作成と照会を行います。

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

mcp.json · 共通設定
{
"mcpServers": {
"gotohuman": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GOTOHUMAN_API_KEY",
"mcp/gotohuman"
],
"env": {
"GOTOHUMAN_API_KEY": "<GOTOHUMAN_API_KEY>"
}
}
}
}
起動コマンドdocker run -i --rm -e GOTOHUMAN_API_KEY mcp/gotohuman
設定が必要な環境変数
GOTOHUMAN_API_KEYシークレット

ローカルサーバーにはマシン上の実行環境(Node.js 18 以上など)が必要です。設定ファイルの場所はクライアントごとに異なります。

パッケージ
ocimcp/gotohuman

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

gotoHuman のロゴ

gotoHuman MCP サーバー

gotoHuman を使うと、AI エージェントやエージェント型ワークフローに人間による承認を簡単に追加できます。
カスタマイズ可能な承認 UI を備えた、完全マネージド型の非同期ヒューマン・イン・ザ・ループワークフローです。
認証、Webhook、通知、チーム機能、継続的に拡充されるトレーニングデータセットを組み込みで利用できます。

MCP サーバーを使って、AI ワークフローから人間による承認をリクエストしたり、統合を支援したりできます。

使い方

npm で以下のように利用できます。

@gotohuman/mcp-server
Cursor / Claude などでのセットアップ
{
  "mcpServers": {
    "gotoHuman": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@gotohuman/mcp-server"],
      "env": {
        "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key"
      }
    }
  }
}

MCP サーバーをインストール

API キーを取得し、承認ステップを設定するには、app.gotohuman.com にアクセスしてください。

ツール

list-forms

利用可能なレビュータイプをすべて一覧表示します。

  • 戻り値 アカウント内で利用可能なすべてのレビュータイプのリスト。追加されたフィールドに関する概要情報も含まれます。
get-form-schema

指定したレビュータイプの人間によるレビューをリクエストする際に使用するスキーマを取得します。

  • パラメーター
    • formId: スキーマを取得するレビュータイプの ID
  • 戻り値 含まれるフィールドとその設定を考慮したスキーマ
request-human-review-with-form

人間によるレビューをリクエストします。リクエストは gotoHuman の受信トレイに表示されます。

  • パラメーター
    • formId: 使用するレビュータイプの ID
    • fieldData: レビュータイプのフィールドのコンテンツ(レビュー対象の AI 出力、コンテキストなど)と設定。
      このためのスキーマは get-form-schema で取得する必要があります。
    • config: レビュータイプの設定。省略可能です。このためのスキーマは get-form-schema で取得する必要があります。
    • title: 受信トレイと通知に表示する省略可能なタイトル
    • webhookUrl: このリクエスト用の省略可能な Webhook URL(静的 URL は gotoHuman のレビュータイプまたはエージェントに設定できます)
    • workflow: このレビューを複数ステップのエージェント型ワークフローに関連付ける省略可能なオブジェクト:
      • runId: 複数のステップを関連付けるための、現在のワークフロー実行を識別する一意の ID。
    • metadata: レビューテンプレートの送信後に Webhook の応答に含める省略可能な追加データ
    • assignToUsers: レビューを割り当てるユーザーのメールアドレスの省略可能なリスト
  • 戻り値 reviewId と reviewLink

開発

# Install dependencies
npm install

# Build the server
npm run build

# For testing: Run the MCP inspector
npm run inspector
MCP クライアント(例:Cursor / Claude / Windsurf)でローカル実行
{
"mcpServers": {
  "gotoHuman": {
    "command": "node",
    "args": ["/<absolute-path>/build/index.js"],
    "env": {
      "GOTOHUMAN_API_KEY": "your-api-key",
      "GOTOHUMAN_AGENT_ID": "your-agent-id"
    }
  }
}
}

メモ

Windows の場合、args のパスは C:\\<absolute-path>\\build\\index.js にする必要があります。

コメント

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プロトコルの概要から最初のサーバーの導入まで、よくある疑問にまとめて答えます。

AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。