human-mcp

人間をMCPツールとして提供するMCPサーバー

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概要

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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

1. 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。
2. 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。
3. human_mouth_tool: 人間が口を使って指定された言葉を発話します。
4. human_weather_tool: 人間が現在地の天気を確認して報告します。
5. human_ear_tool: 人間が耳を使って音を聞き、状況を説明します。
6. human_nose_tool: 人間が鼻を使って匂いを確認します。
7. 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

1. リポジトリをクローン

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

2. 仮想環境を作成して有効化

   uv venv
   source .venv/bin/activate

3. 依存関係をインストール

   uv pip install .

使用方法

0. MCPサーバーをインストール

task install-mcp

1. 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. 2つ目のターミナルでStreamlit UIを起動

   task run-streamlit

3. ブラウザで表示されるStreamlit UIにアクセス（通常は http://localhost:8501 ）

4. 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。

5. 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。