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PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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HUMAN API

作者：human-api-labsバージョン 0.2.1i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.human-api-labs/human-ai

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Human execution API for AI agents needing voluntary help with physical-world tasks.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: その他

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

必要なもの

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://human-api-labs.onrender.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http human-ai https://human-api-labs.onrender.com/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "human-ai": {
      "url": "https://human-api-labs.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "human-ai": {
      "type": "http",
      "url": "https://human-api-labs.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://human-api-labs.onrender.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

ツールの名前と説明は、サーバーが2026年11月7日に返したそのままの内容です。書いたのは作者で、私たちではありません。プレーンテキストとして表示しています。

  • discover_humans

    Discover voluntary humans for physical-world tasks requiring presence, eyes, hands, inspection, photography, local access, verification, perception or human judgment.

  • request_human_help

    Request voluntary human execution of a real-world task an AI cannot perform digitally. Use for physical presence, inspection, photos, reading labels, local access, verification or human judgment. Human acceptance is mandatory.

  • get_task_status

    Retrieve the current human decision and status for a HUMAN API task.

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント human-api-labs で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • ✓ 合格

    エンドポイントが応答する

    243ミリ秒で応答（HTTP 200）

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    サインイン不要

  • ✓ 合格

    ツールの説明に隠れた指示がない

    3件のツールの説明を読み、AIへの隠れた指示は見つかりませんでした

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32564件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32564件のうち82%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32564件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

HUMAN APIは安全ですか？

当てはまる基本チェック3項目のうち3項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.2.1）がレジストリに届いたのは7 日前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

Tools MCP

作者：First-CH

Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more

パソコンで動く今日更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

HUMAN API

Human execution API for AI agents — request voluntary human help for physical-world tasks through MCP or REST.

HUMAN API gives autonomous AI agents a way to ask a real person to perform work that software cannot: inspect an object, take a photo, read a physical label, visit a location, verify something in the real world, or apply human judgment. Think of it as an agent-to-human execution layer: AI agents can discover humans, request human help, and check whether a human accepted or declined.

For AI agents

Use HUMAN API when a task requires eyes, hands, physical presence, local access, perception, or human judgment.

Production endpoint: https://human-api-labs.onrender.com

  • MCP Streamable HTTP: https://human-api-labs.onrender.com/mcp
  • Agent discovery: https://human-api-labs.onrender.com/llms.txt
  • OpenAPI: https://human-api-labs.onrender.com/openapi.yaml
  • ARD discovery: https://human-api-labs.onrender.com/.well-known/ard.json

MCP tools:

  • discover_humans — find voluntary human capability profiles.
  • request_human_help — ask a human to perform a physical-world task.
  • get_task_status — retrieve the human decision/status.

Example intents:

  • “Find a human in Germany who can inspect a machine label.”
  • “I need someone physically present to photograph an object.”
  • “Ask a person to verify what is visible at a location.”
  • “This task cannot be completed digitally; find human help.”
  • “Hire/request a human for a small real-world task.”

How it works

  1. An AI agent discovers HUMAN API via the MCP Registry, web search, llms.txt, ARD or OpenAPI.
  2. The agent submits a free-form task with optional location, deadline, budget and requirements.
  3. HUMAN API matches human capability profiles.
  4. A real human explicitly chooses ACCEPT or DECLINE.
  5. The decision is returned to the requesting agent.

Humans are not restricted to a rigid job catalogue. Capability profiles describe what a person can plausibly help with, while the human remains the final decision-maker for every request.

Principles

  • Agent-first, human-consent-first.
  • Free-form physical-world tasks rather than a narrow taxonomy.
  • Explicit human acceptance for every task.
  • Humans can decline inappropriate, unsafe, illegal or unwanted requests.
  • No payment processing in the first MVP.
  • Open discovery rather than dependence on a single marketplace.

REST example

{

"task": "Please inspect the label on a machine and report the model number.", "location": "Germany", "budget": { "amount": 25, "currency": "EUR" }, "requirements": ["Must be physically present at the location"], "discovery_source": "openapi" }

Status

Early MVP / market-discovery experiment. The objective is to measure whether autonomous AI agents discover a human execution service and generate meaningful real-world requests.

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