Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Approval Queue

von opafexVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Opafex/mcp-approval-queue

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Human approval gate for AI agents: risk-scored requests that only a person can approve

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR, APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add approval-queue --env APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR=your-value --env APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS=your-value -- npx -y @opafex/mcp-approval-queue

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "approval-queue": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "your-value",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR env
    Directory holding state.json; the server and the CLI must share it (default ~/.opafex/approval-queue)
  • APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS env
    Hours before an undecided request expires (default 24)

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto opafex bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 74 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32466 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Approval Queue sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.0) kam vor 13 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
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HotCodePush

von hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

Läuft in der CloudAktualisiert heute
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README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

@opafex/mcp-approval-queue

A human-in-the-loop approval gate for AI agents, as an MCP server.

The agent calls request_approval before doing something risky. The action is risk-scored, and unless a rule you set covers it, you decide — in a form your MCP client shows you (MCP elicitation), or from a terminal. The agent gets a proceed: true|false it can act on.

The agent can ask; only a human can approve. There is no approve, reject or add-rule tool for the model to call. An approval gate the gated agent can open is not a gate.

Requires Node.js 20+.

Quick start

Add to your client's MCP config (for Claude Code, .mcp.json in your project root):

{

"mcpServers": { "approval-queue": { "command": "npx", "args": ["-y", "@opafex/mcp-approval-queue"] } } }

Then tell the agent when to use it, for example in your project instructions:

Before deleting data, sending email, spending money or deploying, call request_approval and only continue if proceed is true.

How a request is decided

  1. Risk is scored from the action name — bulk_delete_users is a delete wherever the word sits — plus params.estimatedCost. The agent may pass a category, but it can only raise the score, never lower it.
  2. A rule may auto-approve it — only low or medium risk, only rules a human created. High and critical risk always go to a person.
  3. Otherwise a person decides:
  • In the client — if the client supports elicitation, the server asks you directly with the action, risk, parameters and the agent's reason, and waits for your answer. The answer goes to the server, not to the model. Approve, reject, or tick *Always approve* (low/medium risk only) to create a rule. Dismissing the form leaves the request pending.
  • In a terminal — otherwise the request waits, and the agent is told to poll check_status:

bash npx @opafex/mcp-approval-queue pending npx @opafex/mcp-approval-queue approve appr_3f9c1a2b4d5e --reason "checked the recipient list" npx @opafex/mcp-approval-queue reject appr_3f9c1a2b4d5e

  1. Unanswered requests expire after 24 hours (APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS) and can no longer be approved.

After five human approvals of the same action with no rejection, the next form suggests *always approve*. Auto-approvals do not count towards that — the system agreeing with itself is not evidence.

Tools (what the agent sees)

ToolDescription
request_approvalSubmit an action (action, optional params, context, category, wait). Returns status, proceed, risk, and what to do next.
check_statusRe-read a request by id.
list_pendingRequests still waiting for a human, newest first.
list_rulesThe auto-approval rules a human has set (read-only).

status is one of pending, approved, rejected, auto_approved, expired. Proceed only when proceed is true.

Resources

URIContents
approval://statsCounts by status and the average time a human took to decide
approval://rulesCurrent auto-approval rules
approval://historyLast 50 decisions

CLI

mcp-approval-queue                       start the MCP server (stdio)

mcp-approval-queue pending list requests waiting for a decision mcp-approval-queue show one request in full mcp-approval-queue approve [--always] [--reason ] mcp-approval-queue reject [--reason ] mcp-approval-queue rules list rules mcp-approval-queue rules add --max-risk [--description ] mcp-approval-queue rules remove mcp-approval-queue history [limit]

Patterns are globs: * matches anything, ? one character, case-insensitive. A rule can never cover high or critical risk.

Configuration

VariableDefaultDescription
APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR~/.opafex/approval-queueWhere state.json (requests, rules, history) lives. The server and the CLI must point at the same directory.
APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS24Hours before an undecided request expires

State is one JSON file, written atomically under a lock file, so the server and the CLI can run at the same time.

What it does not protect against

Be clear about this before relying on it:

  • An agent with a shell or file access can reach the terminal channel. The CLI and state.json are a human channel only if the agent cannot run the command or write the file. Coding agents such as Claude Code usually can. In that setup rely on the elicitation channel, and deny the agent the CLI and the state directory in your client's permission settings — for Claude Code, deny Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue approve:*), Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue rules:*), and edits under ~/.opafex/.
  • It only gates what the agent asks about. The agent has to call request_approval, and has to honour proceed: false. This is a protocol for a cooperative agent and a record of what was allowed, not a sandbox. Pair it with your client's own tool permissions for anything that must be enforced.
  • Elicitation is shown by the client. The guarantee that the answer came from a person is only as good as the client's rendering of the form.

Library use

import { ApprovalQueueService, StateStore, assessRisk } from '@opafex/mcp-approval-queue';

const queue = new ApprovalQueueService(new StateStore('/var/lib/my-app/approvals')); const { request } = await queue.requestApproval({ action: 'refund_order', params: { estimatedCost: 40 } });

Development

npm install

npm run build npm test

License

MIT — see LICENSE.

PopNx fragen