MCP Academy · Aula

Aprovação com participação humana

Mantenha o usuário no controle dos prompts acionados pelo servidor.

Aprovação com participação humana é uma aula grátis de MCP Academy no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de MCP Academy, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de MCP Academy inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

Why a Human Belongs Here

A server triggering model calls is powerful and risky. So MCP says there should always be a human able to deny a sampling request.

The Client Is the Gatekeeper

The client sits between your server and the model. It can pause every sampling request and ask the user before anything runs.

Review the Request First

Good clients show the user the prompt your server wants to send, so nothing reaches the model without a look.

Let Users Edit the Prompt

Approval is not just yes or no. A user may edit the prompt before it goes out, refining what your server asked for.

Review the Response Too

After the model replies, the client can show the generated text for approval before handing it back to your server.

The Full Loop

The flow is: server asks, user approves, model runs, user reviews, result returns. Two checkpoints wrap the model call.

A Denial Is an Error

If the user says no, the client returns an error like rejected sampling request — not a normal empty result.

{ "error": { "code": -1,
  "message": "User rejected sampling request" } }

Handle Rejection in Your Tool

Wrap the call and catch failures. On a rejection, return a clear message instead of crashing or hanging the tool.

try:
    r = await ctx.session.create_message(...)
except Exception:
    return "Sampling was declined."

Do Not Assume Approval

Never design a tool that breaks if sampling is refused. Treat approval as optional and always have a fallback path.

The Protocol Only Recommends

MCP does not force a specific UI; the human-in-the-loop is a strong SHOULD. Clients choose how to present approval.

Trust by Design

This review step is the heart of safe sampling: it keeps the user in control of what their model is asked to do.

Quick Check

Last check — the safety model of sampling.

Recap

Safe sampling keeps a human in control: the client can review and edit prompts, approve responses, and deny requests — so build for rejection. ✅

Perguntas Frequentes

A aula “Aprovação com participação humana” é grátis?

Sim — o texto completo de “Aprovação com participação humana” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de MCP Academy, atualize para CoddyKit PRO. O curso de MCP Academy inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Aprovação com participação humana”?

Mantenha o usuário no controle dos prompts acionados pelo servidor. Você pratica MCP Academy com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar MCP Academy?

Nenhuma experiência prévia é necessária. MCP Academy no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Aprovação com participação humana”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de MCP Academy?

Sim. Cada aula de MCP Academy inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

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