MCP 人工参与服务器

一个模型上下文协议服务器，通过顺序评分系统管理人机协作。

核心概念

该服务器充当智能中间件，用于确定 AI 代理操作中何时需要人工干预。它不将人工参与视为二元决策，而是使用顺序评分系统，在决定是否需要人工输入之前，评估请求的多个维度。

评分系统

服务器通过一系列评分门评估请求。每个门代表一个可能需要人工干预的特定维度。只有当请求在任何这些维度中触发阈值时，才会进入人工审核：

1. 复杂度评分

   • 评估任务对于自主代理处理是否过于复杂
   • 考虑步骤数、依赖关系和决策分支等因素
   • 示例：具有不确定结果的多步骤任务得分较高

2. 权限评分

   • 评估请求的操作是否需要人工授权
   • 基于预定义的权限级别和操作类型
   • 示例：超过一定金额的金融交易需要人工批准

3. 风险评分

   • 衡量行动的潜在影响和可逆性
   • 考虑直接和间接后果
   • 示例：影响多个系统或用户数据的操作得分较高

4. 情商评分

   • 确定任务是否需要人类的情感理解
   • 评估上下文和用户状态
   • 示例：用户沮丧或敏感情况会触发人工参与

5. 置信度评分

   • 反映代理对其提议行动的确定性
   • 较低的置信度会触发人工审核
   • 示例：边缘情况或异常模式会降低置信度

流程逻辑

1. 代理向服务器提交请求
2. 服务器按顺序评估分数
3. 如果任何分数超过其阈值 → 路由到人工
4. 如果所有分数都通过 → 允许自主代理操作
5. 跟踪并记录所有决策以改进系统

优势

• 效率：只有真正必要的案例才会到达人工操作员
• 可扩展性：易于添加新的评分维度
• 可调性：可以根据经验调整阈值
• 透明度：每次人工干预都有清晰的决策路径
• 学习：系统通过跟踪结果得到改进

未来改进

• 基于结果跟踪的动态阈值调整
• 用于分数计算的机器学习集成
• 基于操作员负载的实时阈值调整
• 与外部风险评估系统集成

安装

[待添加安装说明]

用法

[待添加用法示例]

贡献

[待添加贡献指南]

待办事项

对话质量监控

• 评估对话的深度和建设性
• 检测重复或循环的对话
• 识别对话何时缺乏有意义的进展

认知负荷管理

• 评估任务或讨论的复杂性
• 当认知需求超过典型的处理能力时发出警告
• 建议分解复杂的主题或休息一下

学习和技能发展跟踪

• 监控对话的教育潜力
• 识别讨论何时超出或低于学习者当前的技能水平
• 推荐补充资源或调整解释的复杂性

情商和情感分析

• 检测对话中潜在的情感升级
• 识别讨论何时变得过于情绪化或适得其反
• 建议降级策略或沟通调整

合规性和道德边界监控

• 主动识别接近道德边界的对话
• 检测潜在的违反预定义沟通准则的行为
• 提供关于敏感或潜在不当内容的早期警告

多代理协调

• 在具有多个 AI 代理或模型的场景中
• 确定何时在不同的 AI 功能之间升级或移交任务
• 根据专业技能优化任务分配

资源分配和性能优化

• 评估正在进行的任务的计算复杂性
• 预测和管理计算资源需求
• 通过智能地路由或优先处理任务来优化系统性能

跨学科知识整合

• 检测对话何时需要来自多个领域的专业知识
• 识别知识差距或需要跨学科见解的领域
• 建议引入额外的上下文信息或专家观点

创造力和创新检测

• 识别对话何时产生新颖的想法
• 识别潜在的突破性思维或独特的解决问题方法
• 鼓励和突出创新思维模式

元认知分析

• 分析对话中的推理和思维过程
• 检测逻辑谬误或认知偏差
• 提供对推理和论证质量的见解

研究和信息收集中的上下文相关性

• 评估信息收集的相关性和全面性
• 检测研究何时变得过于狭窄或过于宽泛
• 建议替代方法或其他来源

个性化和自适应沟通

• 根据互动模式学习和调整沟通方式
• 检测用户偏好和沟通效果
• 动态调整互动策略