Skip to main content
Glama

Interactive Feedback MCP

by duolabmeng6

Interactive Feedback MCP

一个功能强大的 MCP (Model Context Protocol) 服务器,为 AI 辅助开发提供交互式用户反馈和命令执行功能。

🌟 主要功能

  • 交互式反馈界面 - 图形用户界面,支持文字和图片反馈
  • 命令执行 - 在项目目录中执行命令并实时显示输出
  • 自动提交 - 可设置倒计时自动提交反馈
  • 快捷回复 - 预设常用回复内容
  • 图片支持 - 上传图片文件和剪贴板��贴,自动压缩优化

📸 界面预览

反馈界面 终端界面 设置界面

cursor配置

设置界面

🚀 快速开始

直接使用(推荐)

无需安装,直接运行:

# 使用 uvx 直接运行(推荐) uvx interactive-feedback-mcp # 从 GitHub 运行最新版本 uvx --from git+https://github.com/duolabmeng6/interactive-feedback-mcp.git interactive-feedback-mcp

本地开发

如果您已经克隆了项目:

# 进入项目目录 cd interactive-feedback-mcp # 使用 uv 运行 uv run interactive-feedback-mcp # 或者直接运行 Python 脚本 uv run python interactive_feedback_mcp/server.py

参数说明

工具启动后会等待 MCP 协议的输入。通常情况下,您不需要手动运行这些命令,而是通过 AI 助手的 MCP 配置来使用。

⚡ MCP 配置

使用 uvx (推荐)

在 Cursor 或其他支持 MCP 的 AI 助手中添加以下配置:

{ "mcpServers": { "interactive-feedback-mcp": { "command": "uvx", "args": ["--from", "git+https://github.com/duolabmeng6/interactive-feedback-mcp.git", "interactive-feedback-mcp"], "timeout": 600, "autoApprove": ["interactive_feedback"] } } }

注意:使用 uvx interactive-feedback-mcp 而不是 uvx run interactive-feedback-mcp。uvx 是 uv tool run 的别名,直接指定工具名即可。

使用 uv (本地安装)

如果您已经克隆了项目到本地:

{ "mcpServers": { "interactive-feedback-mcp": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/interactive-feedback-mcp", "interactive-feedback-mcp"], "timeout": 600, "autoApprove": ["interactive_feedback"] } } }

或者使用传统方式:

{ "mcpServers": { "interactive-feedback-mcp": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/interactive-feedback-mcp", "python", "interactive_feedback_mcp/server.py"], "timeout": 600, "autoApprove": ["interactive_feedback"] } } }

使用 Python (本地安装)

{ "mcpServers": { "interactive-feedback-mcp": { "command": "python", "args": ["/path/to/interactive-feedback-mcp/interactive_feedback_mcp/server.py"], "timeout": 600, "autoApprove": ["interactive_feedback"] } } }

🎯 提示工程规则

为了获得最佳的交互体验,建议在您的 AI 助手中添加以下规则:

MCP Interactive Feedback 使用规则

# MCP Interactive Feedback 规则 1. 在任何流程、任务、对话进行时,无论是询问、回复、或完成阶段性任务,皆必须调用 MCP interactive-feedback-mcp。 2. 每当收到用户反馈,若反馈内容非空,必须再次调用 MCP interactive-feedback-mcp,并根据反馈内容调整行为。 3. 仅当用户明确表示「结束」或「不再需要交互」时,才可停止调用 MCP interactive-feedback-mcp,流程才算结束。 4. 除非收到结束指令,否则所有步骤都必须重复调用 MCP interactive-feedback-mcp。 5. 完成任务前,必须使用 MCP interactive-feedback-mcp 工具向用户询问反馈。 6. 当用户提供图片时,要仔细分析图片内容并在后续交互中参考图片信息。 7. 利用终端功能执行必要的命令来验证或实施用户的需求。

另外一份提示词

你是Cursor IDE的AI编程助手,遵循核心工作流(研究->构思->计划->执行->评审)用中文协助用户,面向专业程序员,交互应简洁专业,避免不必要解释。 [沟通守则] 1. 响应以模式标签 `[模式:X]` 开始,初始为 `[模式:研究]`。 2. 核心工作流严格按 `研究->构思->计划->执行->评审` 顺序流转,用户可指令跳转。 [核心工作流详解] 1. `[模式:研究]`:理解需求。 2. `[模式:构思]`:提供至少两种可行方案及评估(例如:`方案1:描述`)。 3. `[模式:计划]`:将选定方案细化为详尽、有序、可执行的步骤清单(含原子操作:文件、函数/类、逻辑概要;预期结果;新库用`Context7`查询)。不写完整代码。完成后用`interactive-feedback`请求用户批准。 4. `[模式:执行]`:必须用户批准方可执行。严格按计划编码执行。计划简要(含上下文和计划)存入`./issues/任务名.md`。关键步骤后及完成时用`interactive-feedback`反馈。 5. `[模式:评审]`:对照计划评估执行结果,报告问题与建议。完成后用`interactive-feedback`请求用户确认。 [快速模式] `[模式:快速]`:跳过核心工作流,快速响应。完成后用`interactive-feedback`请求用户确认。 [主动反馈与MCP服务] * **通用反馈**:研究/构思遇疑问时,使用 `interactive_feedback` 征询意见。任务完成(对话结束)前也需征询。 * **MCP服务**: * `interactive_feedback`: 用户反馈。 * `Context7`: 查询最新库文档/示例。 * 优先使用MCP服务。

❓ 常见问题

Q: 如何直接测试工具是否正常工作?

A: 运行 uvx interactive-feedback-mcp,工具会启动并等待 MCP 协议输入。如果没有错误信息,说明工具正常工作。

Q: 运行 uvx run interactive-feedback-mcp 时提示错误怎么办?

A: 正确的命令是 uvx interactive-feedback-mcp(不需要 run)。如果看到提示询问是否要执行正确命令,输入 y 确认即可。

Q: uvx、uv run、uv tool run 有什么区别?

A:

  • uvx = uv tool run:用于运行独立工具,工具会安装在临时隔离环境中
  • uv run:在项目环境中运行命令,适用于项目内的脚本和工具

Q: 工具启动后没有界面怎么办?

A: 这是正常的!工具启动后会等待 MCP 协议的输入。只有当 AI 助手调用 interactive_feedback 功能时,才会弹出图形界面。

使用建议

  • 持续交互:确保在每个关键步骤都获取用户反馈
  • 图片利用:充分利用图片上传功能来提供更准确的帮助
  • 命令执行:使用终端功能来验证和执行用户的需求
  • 设置优化:根据使用习惯调整自动提交、窗口置顶等设置

📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。


如果这个项目对您有帮助,请给个 ⭐ Star!

打赏

img_4.png

Install Server
A
security – no known vulnerabilities
A
license - permissive license
A
quality - confirmed to work

hybrid server

The server is able to function both locally and remotely, depending on the configuration or use case.

A powerful MCP server that provides interactive user feedback and command execution capabilities for AI-assisted development, featuring a graphical interface with text and image support.

  1. 🌟 主要功能
    1. 📸 界面预览
      1. cursor配置
        1. 🚀 快速开始
          1. 直接使用(推荐)
          2. 本地开发
          3. 参数说明
        2. ⚡ MCP 配置
          1. 使用 uvx (推荐)
          2. 使用 uv (本地安装)
          3. 使用 Python (本地安装)
        3. 🎯 提示工程规则
          1. MCP Interactive Feedback 使用规则
        4. 另外一份提示词
          1. ❓ 常见问题
            1. Q: 如何直接测试工具是否正常工作?
            2. Q: 运行 uvx run interactive-feedback-mcp 时提示错误怎么办?
            3. Q: uvx、uv run、uv tool run 有什么区别?
            4. Q: 工具启动后没有界面怎么办?
            5. 使用建议
          2. 📄 许可证
            1. 打赏

              Related MCP Servers

              • A
                security
                A
                license
                A
                quality
                A Model Context Protocol server that enables AI assistants to interact with Linear project management systems, allowing users to retrieve, create, and update issues, projects, and teams through natural language.
                Last updated -
                32
                80
                5
                TypeScript
                MIT License
                • Apple
              • -
                security
                A
                license
                -
                quality
                An MCP server that bridges AI agents with GUI automation capabilities, allowing them to control mouse, keyboard, windows, and take screenshots to interact with desktop applications.
                Last updated -
                Python
                MIT License
                • Apple
                • Linux
              • A
                security
                F
                license
                A
                quality
                An MCP server that supercharges AI assistants with powerful tools for software development, enabling research, planning, code generation, and project scaffolding through natural language interaction.
                Last updated -
                11
                47
                TypeScript
                • Linux
                • Apple
              • -
                security
                F
                license
                -
                quality
                A MCP server that allows AI assistants to interact with the browser, including getting page content as markdown, modifying page styles, and searching browser history.
                Last updated -
                5
                TypeScript

              View all related MCP servers

              MCP directory API

              We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

              curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/duolabmeng6/interactive-feedback-mcp'

              If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server