human-mcp

人間をMCPツールとして提供するMCPサーバー

demo

概要

human-mcpは、AIアシスタントが人間の能力を活用できるようにするMCPサーバーです。AIアシスタントからのリクエストを受け取り、人間に指示を表示し、人間からの応答をAIアシスタントに返します。

主な機能：

MCPクライアントからのツール実行リクエスト (STDIN経由) を受け付ける
実行に必要な指示をSQLiteデータベースに書き込む
StreamlitアプリケーションがSQLiteを監視し、人間に指示を表示、応答入力を促す
人間がStreamlit経由で入力した結果をSQLiteに書き込む
MCPサーバーがSQLiteから結果を読み取り、MCPレスポンスとしてクライアント (STDOUT経由) に返す

提供するツール

human_eye_tool: 人間が目で見て状況を説明したり、特定のものを探したりします。
human_hand_tool: 人間が手を使って簡単な物理的操作を実行します。
human_mouth_tool: 人間が口を使って指定された言葉を発話します。
human_weather_tool: 人間が現在地の天気を確認して報告します。
human_ear_tool: 人間が耳を使って音を聞き、状況を説明します。
human_nose_tool: 人間が鼻を使って匂いを確認します。
human_taste_tool: 人間が口を使って食べ物を味わい、その味を説明します。

セットアップ

前提条件

Python 3.12以上
uv
SQLite3

インストール手順

リポジトリをクローン

git clone https://github.com/yourusername/human-mcp.git
cd human-mcp

仮想環境を作成して有効化
```
uv venv
source .venv/bin/activate
```
依存関係をインストール
```
uv pip install .
```

使用方法

MCPサーバーをインストール

task install-mcp

ClaudeからMCPサーバーに接続

"human-mcp": {
  "command": "uv",
  "args": [
    "run",
    "--with",
    "mcp[cli]",
    "mcp",
    "run",
    "$PATH_TO_REPOSITORY/human_mcp/mcp_server.py"
  ]
}

2つ目のターミナルでStreamlit UIを起動
```
task run-streamlit
```
ブラウザで表示されるStreamlit UIにアクセス（通常は http://localhost:8501 ）
MCPクライアント（例：Claude Desktop）からリクエストを送信すると、Streamlit UIにタスクが表示されます。
Streamlit UIで応答を入力し、「応答を送信」ボタンをクリックすると、その応答がMCPクライアントに返されます。

プロジェクト構造

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

ライセンス

MIT

注意事項

このプロジェクトはジョーク用途を想定しています。実際の運用では、人間のオペレーターの負担や、応答の遅延などを考慮する必要があります。

人类助手接口