Ask Human MCP

问人类mcp🧑‍💻🤝🤖

阻止你的人工智能产生幻觉。在困惑时给它一条逃生路线，而不是虚假的信心。

疼痛

艾脱口而出一个从未存在过的终点

代理人做出的假设根本不是真的，而且有错误的信心

重复x100个错误，当你可以简单地问一个问题时，你的一天就花在调试错误的信心和问题上了

修复

一个让代理举手而不是产生幻觉的mcp服务器。感觉就像指导一个在猜测之前就主动提问的敏锐实习生。

代理→ ask_human（）\ ⬇\ 问题落在ask_human.md\ ⬇\ 你用“等待”来代替答案\ ⬇\ 代理继续编码

示例文件：

### Q8c4f1e2a
ts: 2025-01-15 14:30  
q: which auth endpoint do we use?  
ctx: building login form in auth.js  
answer: PENDING

你放下：

answer: POST /api/v2/auth/login

繁荣。流程仍在继续，希望问题得到解决。

为什么它很好

• pip安装询问人类mcp→ done
• 零配置，跨平台
• 查看文件，即时反馈
• 多种药剂，不费力
• 锁+限制，所以不会着火
• markdown中的完整问答历史（调试的好纸质记录）

30秒设置

pip install ask-human-mcp
ask-human-mcp

.cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "ask-human": { "command": "ask-human-mcp" }
  }
}

重新启动游标和vibe。

运作原理

1. ai卡住了→ calls ask_human(question, context)
2. 问题记录→ 出现在 ask_human.md 具有唯一ID
3. 人类的答案→ 将“待定”替换为您的回复
4. ai继续→ 使用您的答案继续

人工智能会收到你的答案并继续编码！

配置选项（如果你想要的话）

命令行

ask-human-mcp --help
ask-human-mcp --port 3000 --host 0.0.0.0  # http mode
ask-human-mcp --timeout 1800               # 30min timeout  
ask-human-mcp --file custom_qa.md          # custom q&a file
ask-human-mcp --max-pending 50             # max concurrent questions
ask-human-mcp --max-question-length 5000   # max question size
ask-human-mcp --rotation-size 10485760     # rotate file at 10mb

不同的客户

光标（本地）：

{
  "mcpServers": {
    "ask-human": {
      "command": "ask-human-mcp",
      "args": ["--timeout", "900"]
    }
  }
}

游标（http）：

{
  "mcpServers": {
    "ask-human": {
      "url": "http://localhost:3000/sse"
    }
  }
}

克劳德桌面：

{
  "mcpServers": {
    "ask-human": {
      "command": "ask-human-mcp"
    }
  }
}

盒子里是什么

• 零配置→ 开箱即用
• 文件监视→ 保存答案时立即响应
• 超时处理→ 问题不会永远悬而未决
• 并发问题→ 处理多个人工智能代理
• 持续日志记录→ markdown的完整问答历史
• 交叉平台的→ windows、macos、linux
• mcp标准→ 适用于任何mcp客户端
• 输入验证→ 尺寸限制和消毒
• 文件旋转→ 大文件的自动归档
• 资源限制→ 防止dos和内存泄漏
• 稳健解析→ 优雅地处理格式错误的markdown

安保人员

• 输入净化→ 删除控制字符并验证大小
• 文件锁定→ 防止并发访问造成损坏
• 安全权限→ 以受限访问权限创建的文件
• 资源限制→ 防止内存耗尽和dos攻击
• 路径验证→ 确保文件写入安全位置

限制（所以没有什么打破）

平台支持

• 窗户→ 完全支持本机文件锁定
• macOS→ 完全支持fsevents文件查看
• Linux→ 完全支持inotify文件观看

api材料

ask_human（问题，上下文=“”）

向人类提问并等待回答。

answer = await ask_human(
    "what database should i use for this project?",
    "building a chat app with 1000+ concurrent users"
)

其他工具

• list_pending_questions() → 让问题等待答案
• get_qa_stats() → 获取问答环节的统计数据

发展

来源

git clone https://github.com/masonyarbrough/ask-human-mcp.git
cd ask-human-mcp
pip install -e ".[dev]"
ask-human-mcp

测试

pytest tests/ -v

代码质量

black ask_human_mcp tests
ruff check ask_human_mcp tests  
mypy ask_human_mcp

贡献

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问题

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包括：

• python版本
• 操作系统
• mcp客户端（光标、claude桌面等）
• 错误消息或日志
• 重现步骤

更新日志

看见 更改日志.md 版本历史。

许可证

mit许可证-请参阅 许可证 文件以获取详细信息。

谢谢

• 模型上下文协议 为了达到卓越的标准
• 人类 感谢克劳德和mcp的支持
• 光标 用于mcp集成
• 所有提供反馈的贡献者和用户