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
- 01MCP ツールによる人間レビューの依頼
- 02アカウントで利用可能なレビュー種別の一覧取得
- 03レビュー種別のフィールドスキーマ取得
- 04webhook によるレビュー結果の返信
- 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
- 01AI が生成した出力の公開前承認
- 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
- 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。
ツール
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 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"
}
}
}
}
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 IDfieldData: 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
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。